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HTML 리뷰 요약 글 자동 생성 요청 분석 및 답변
요청 분석

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평으로 구성된 간단 명료한 HTML 형식의 리뷰 요약 글을 생성
입력 데이터:

REVIEW_LIST: 사용자 리뷰 리스트 (문자열 배열)
PRODUCT_NAME: 상품 이름 (문자열)
PRODUCT_PRICE: 상품 가격 (문자열)


출력:

HTML 형식의 리뷰 요약 글 (3줄 구성)


요구 사항:

불필요한 내용 생략
자연스러운 한국어 문장 생성
3줄로 간결하게 요약



문제점 및 해결 방안

다국어 리뷰: 제공된 리뷰 리스트에 한국어 외 다른 언어 (영어 등)가 혼재되어 있습니다. 현재는 한국어 처리에 특화되어 있으므로, 영어 리뷰는 정확하게 분석하지 못할 수 있습니다.
감정 분석: 단순히 키워드 추출이 아닌, 감정 분석을 통해 더 정확한 장단점을 도출해야 합니다. 예를 들어, "좋다", "빠르다"와 같은 긍정적인 표현은 장점으로, "느리다", "고장났다"와 같은 부정적인 표현은 단점으로 분류해야 합니다.
문맥 이해: "35 일 만에 운이 좋지 않았습니다"와 같은 문장은 문맥에 따라 해석이 달라질 수 있습니다. 단순히 "배송이 느리다"라고 단정하기보다는 다른 리뷰와의 연관성을 고려해야 합니다.
HTML 구조: HTML 구조를 명확하게 지정하지 않았습니다. 어떤 HTML 태그를 사용하여 각 요소를 표현할지 정의해야 합니다.

개선된 답변 (예시)
가정:

모든 리뷰를 한국어로 처리한다고 가정합니다.
간단한 키워드 기반 감정 분석을 수행합니다.
HTML 구조는 다음과 같이 설정합니다.

HTML
<div class="review-summary">
  <p><strong>장점:</strong> ...</p>
  <p><strong>단점:</strong> ...</p>
  <p><strong>한 줄 평:</strong> ...</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
Python 코드 (예시):
Python
from collections import Counter

def generate_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
    positive_keywords = ["좋다", "빠르다", "만족", "잘", "좋아요"]
    negative_keywords = ["나쁘다", "느리다", "불량", "고장", "아쉽다"]

    # 키워드 카운팅
    word_counts = Counter()
    for review in review_list:
        words = review.split()
        for word in words:
            word_counts[word] += 1

    # 장단점 추출
    pros = [word for word, count in word_counts.items() if word in positive_keywords]
    cons = [word for word, count in word_counts.items() if word in negative_keywords]

    # 한 줄 평 생성 (간단한 예시)
    if pros and not cons:
        one_line_review = f"{product_name}은 {', '.join(pros)} 등의 장점이 있습니다."
    elif not pros and cons:
        one_line_review = f"{product_name}은 {', '.join(cons)} 등의 단점이 있습니다."
    else:
        one_line_review = f"{product_name}은 {', '.join(pros)} 등의 장점과 {', '.join(cons)} 등의 단점이 공존합니다."

    # HTML 출력
    html = f"""
    <div class="review-summary">
      <p><strong>장점:</strong> {', '.join(pros)}</p>
      <p><strong>단점:</strong> {', '.join(cons)}</p>
      <p><strong>한 줄 평:</strong> {one_line_review}</p>
    </div>
    """
    return html

# 예시 실행
review_list = ['모든 슈퍼. 빨리 받았다. 잘 작동합니다. 품질이 좋습니다. 선물 주셔서 감사합니다, 스크 리드.', ...]
product_name = "오리지널 TTC 마우스 인코더"
product_price = "₩ 1,400"
result = generate_review_summary(review_list, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
개선 방향:

더 정교한 감정 분석: 딥러닝 기반 감정 분석 모델을 활용하여 문맥을 고려한 분석
키워드 확장: 더 다양한 긍정/부정 키워드를 추가하고, 동의어 처리를 통해 정확도 향상
문맥 분석: 주변 단어와의 연관성을 고려하여 키워드의 의미를 파악
HTML 구조 다변화: 사용자의 요구에 따라 다양한 HTML 구조를 지원
추가 기능: 리뷰 별 점수, 추천 여부 등을 추가하여 정보 제공

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더 많은 고려 사항이 필요합니다. 특히, 다양한 유형의 리뷰

데이터를 학습하여 모델의 성능을 향상시켜야 합니다.
더 자세한 문의:

어떤 종류의 리뷰 데이터를 사용하고 있습니까?
HTML 구조에 대한 구체적인 요구 사항이 있습니까?
어떤 추가 기능을 원하십니까?

위 정보를 바탕으로 더욱 정확하고 유용한 답변을 드릴 수 있습니다.