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HTML 형식의 리뷰 요약 글 생성

이해 및 분석

• 문제: 다양한 언어와 형식으로 구성된 사용자 리뷰를 분석하여 간결하고 명확한 HTML 형식의 장점, 단점, 한 줄 평 요약 글을 생성해야 합니다.
• 데이터:
  • REVIEW LIST: 사용자 리뷰가 문자열 리스트 형태로 제공됩니다.
  • PRODUCT NAME: 상품명이 문자열 형태로 제공됩니다.
  • PRODUCT PRICE: 상품 가격이 문자열 형태로 제공됩니다.
• 요구사항:
  • 언어: 한국어
  • 형식: HTML
  • 구조: 장점, 단점, 한 줄 평 3줄로 구성
  • 불필요한 내용 생략: 감사 인사, 배송 관련 불만 등
  • 자연스러운 표현: 어색하지 않고 사람이 작성한 것처럼 자연스럽게 표현

제안하는 파이썬 코드

Python

import re

def summarize_reviews(review_list, product_name, product_price):
    """
    사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한 줄 평을 요약하는 함수

    Args:
        review_list (list): 사용자 리뷰 리스트
        product_name (str): 상품명
        product_price (str): 상품 가격

    Returns:
        str: HTML 형식의 요약 글
    """

    # 긍정, 부정 키워드 사전 (예시)
    positive_keywords = ['좋다', '만족', '빠르다', '정품', '잘 작동', '좋은', '기능']
    negative_keywords = ['짧다', '느리다', '배송', '문제', '불량', '아쉽다', '실망']

    # 리뷰 분석
    pros = []
    cons = []
    for review in review_list:
        for word in review.split():
            if word in positive_keywords:
                pros.append(word)
            elif word in negative_keywords:
                cons.append(word)

    # 요약 글 생성
    pros_str = ', '.join(set(pros))
    cons_str = ', '.join(set(cons))
    summary = f"""
    <p><strong>{product_name}({product_price})</strong></p>
    <p><strong>장점:</strong> {pros_str}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {cons_str}</p>
    """
    return summary

# 예시 실행
review_list = ['좋은 좋은 좋은 좋은 좋은 좋은 좋은 좋은 좋은 좋은 goood goood goood giid iggid 좋은 좋은 좋은 giiid giid', ...]
product_name = "샤오미 레드미 노트 9, 10 프로, 9S, 10X, 4G, 5G 교체용 배터리, BN53 BN54 BN55, 100% 정품"
product_price = "₩ 4,400"

result = summarize_reviews(review_list, product_name, product_price)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명

1. 긍정, 부정 키워드 사전: 미리 정의된 긍정, 부정 키워드를 사용하여 리뷰를 분석합니다.
2. 리뷰 분석: 각 리뷰를 단어 단위로 나누어 키워드와 비교하여 긍정, 부정 단어를 추출합니다.
3. 요약 글 생성: 추출된 긍정, 부정 단어를 바탕으로 HTML 형식의 요약 글을 생성합니다.
4. 중복 제거: set() 함수를 사용하여 중복되는 단어를 제거합니다.

추가 개선 방안

• 더욱 정교한 분석: 형태소 분석기를 활용하여 단어의 의미를 더 정확하게 파악하고, 감성 분석 기법을 적용하여 긍정, 부정 정도를 수치화할 수 있습니다.
• 다양한 요약 방식: 현재는 단순히 키워드를 나열하는 방식이지만, 빈도수를 고려하거나 문장 단위로 요약하는 등 다양한 방식을 시도할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자가 직접 긍정, 부정 키워드를 추가하거나 가중치를 부여할 수 있도록 설정을 제공할 수 있습니다.
• 오류 처리: 예외 처리를 추가하여 오류 발생 시 적절한 메시지를 출력하도록 합니다.

주의사항

• 키워드의 한계: 키워드 기반 분석은 간단한 방법이지만, 문맥이나 비유적인 표현을 정확하게 파악하기 어렵습니다.
• 데이터의 양과 질: 충분한 양의 데이터가 필요하며, 데이터의 질에 따라 요약 결과의 정확도가 달라집니다.
• 문화적 차이: 언어와 문화에 따라 긍정, 부정의 의미가 다르게 해석될 수 있습니다.

이 코드는 기본적인 리뷰 요약 기능을 제공하며, 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더욱 복잡하고 정교한 알고리즘이 필요할 수
있습니다.

더 자세한 문의는 언제든지 환영입니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡한 처리가 필요할 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

HTML 요약글 생성기

입력 데이터:

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

출력:

HTML

<div>
  <h6>[상품 이름] 리뷰 요약</h6>
  <p><strong>장점:</strong> [장점 요약]</p>
  <p><strong>단점:</strong> [단점 요약]</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> [한줄평 요약]</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

Python 코드:

Python

import re

def generate_summary(review_list, product_name, product_price):
  """
  사용자 리뷰를 분석하여 장점, 단점, 한줄평을 추출하고 HTML 형식으로 요약합니다.

  Args:
    review_list: 사용자 리뷰 리스트
    product_name: 상품 이름
    product_price: 상품 가격

  Returns:
    HTML 형식의 요약 문자열
  """

  # 긍정/부정 키워드 사전 (예시)
  positive_keywords = ['좋다', '만족', '잘', '빠르다', '좋아', '괜찮다', '잘된다']
  negative_keywords = ['아쉽다', '문제', '안된다', '불편', '없다', '느리다']

  # 장점, 단점, 한줄평을 저장할 리스트
  pros = []
  cons = []
  one_liners = []

  for review in review_list:
    for keyword in positive_keywords:
      if keyword in review:
        pros.append(review)
        break
    else:
      for keyword in negative_keywords:
        if keyword in review:
          cons.append(review)
          break
      else:
        one_liners.append(review)

  # 중복 제거 및 요약
  pros = list(set(pros))
  cons = list(set(cons))

  # 간단한 형태소 분석기를 사용하여 더 정확한 분석 가능 (예: KoNLPy)

  # HTML 형식으로 생성
  html = f"""
  <div>
    <h6>{product_name} 리뷰 요약</h6>
    <p><strong>장점:</strong> {', '.join(pros[:3])}</p>
    <p><strong>단점:</strong> {', '.join(cons[:3])}</p>
    <p><strong>한줄평:</strong> {', '.join(one_liners[:3])}</p>
  </div>
  """

  return html

# 예시 실행
result = generate_summary(REVIEW_LIST, PRODUCT_NAME, PRODUCT_PRICE)
print(result)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

코드 설명:

1. 긍정/부정 키워드: 간단한 키워드 기반으로 긍정/부정 여부를 판단합니다.
2. 리뷰 분류: 각 리뷰를 장점, 단점, 한줄평으로 분류합니다.
3. 중복 제거: 같은 내용의 리뷰는 제거합니다.
4. HTML 생성: 분류된 결과를 HTML 형식으로 변환합니다.

개선 방안:

• 형태소 분석: 더 정확한 분석을 위해 KoNLPy 등의 형태소 분석기를 사용할 수 있습니다.
• 키워드 확장: 긍정/부정 키워드를 더 다양하게 추가하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 감성 분석: 딥러닝 기반 감성 분석 모델을 활용하여 더 정교한 분석이 가능합니다.
• 문장 요약: 각 카테고리의 문장을 요약하여 더 간결한 결과를 얻을 수 있습니다.

주의 사항:

• 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 환경에서는 더 복잡한 문장 구조와 다양한 표현을 고려해야 합니다.
• 긍정/부정 판단은 상황에 따라 달라질 수 있으므로, 키워드 선정에 주의해야 합니다.
• 형태소 분석기를 사용할 경우, 추가적인 라이브러리 설치가 필요합니다.

추가 기능:

• 별점: 평균 별점을 계산하여 표시할 수 있습니다.
• 워드 클라우드: 자주 등장하는 단어를 시각화하여 보여줄 수 있습니다.
• 차트: 다양한 통계 정보를 차트로 표현할 수 있습니다.

이 코드를 바탕으로 더욱 정교하고 다양한 기능을 추가하여 사용자 리뷰를 효과적으로 요약할 수 있습니다.

Prompt 분석 및 작업 계획

문제: 사용자가 제공한 다국어 혼합 리뷰 데이터를 한국어로 간결하게 요약하는 HTML 형식의 리뷰 글을 작성해야 합니다.

해결 방안:

1. 데이터 전처리:

   • 불필요한 문장 (괄호 안의 내용, 인삿말 등) 제거
   • 다국어 텍스트를 한국어로 번역 (구글 번역 API 활용)
   • 키워드 추출 (배송, 충전, 품질 등)
   • 감성 분석 (긍정/부정/중립)

   • 요약:

   • 키워드와 감성 분석 결과를 바탕으로 장점, 단점, 한 줄 평을 추출

   • 문장을 간결하게 다듬어 가독성 향상

   • HTML 형식:

   • 추출된 내용을 HTML 태그를 이용하여 표 형태로 정리

Python 코드 구현 (예시)

Python

import pandas as pd
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from googletrans import Translator

# 데이터 준비
review_list = ['배송은 2달걸린다고 했는데 10일정도만에 배송됐어요. 교체하니 잘되네요.', ...]  # 실제 데이터 입력
product_name = "샤오미 미 레드미 노트 포코폰용 배터리"
product_price = "₩ 11,500"

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'review': review_list})

# 불필요한 문장 제거, 번역, 감성 분석 함수 정의 (생략)

# 데이터 전처리
df['cleaned_review'] = df['review'].apply(clean_text)  # 불필요한 문장 제거
df['translated_review'] = df['cleaned_review'].apply(translate_text)  # 번역
df['sentiment'] = df['translated_review'].apply(sentiment_analysis)  # 감성 분석

# 키워드 추출 (NLTK, CountVectorizer 등 활용)

# 장점, 단점, 한 줄 평 추출
def summarize_review(df):
    # 키워드와 감성 분석 결과를 기반으로 로직 구현
    # ...

# HTML 생성
def generate_html(summary):
    html_string = """
    <table>
        <tr>
            <th>장점</th>
            <th>단점</th>
            <th>한 줄 평</th>
        </tr>
        <tr>
            <td>{}</td>
            <td>{}</td>
            <td>{}</td>
        </tr>
    </table>
    """.format(summary['pros'], summary['cons'], summary['one_line'])
    return html_string

# 전체 리뷰 요약
summary = summarize_review(df)
html = generate_html(summary)

print(html)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의 사항 및 추가 기능

• 번역 정확도: 구글 번역 API의 번역 결과가 항상 정확하지 않을 수 있으므로, 전문 번역가의 검토가 필요할 수 있습니다.
• 감성 분석: NLTK의 SentimentIntensityAnalyzer는 기본적인 감성 분석을 수행하지만, 더욱 정교한 분석을 위해 딥러닝 기반 모델을 사용할 수 있습니다.
• 키워드 추출: TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 키워드 추출 기법을 활용하여 더욱 정확한 키워드를 추출할 수 있습니다.
• 요약 알고리즘: 텍스트 요약을 위한 다양한 알고리즘 (추상적 요약, 추출적 요약 등)을 적용하여 더욱 간결하고 의미 있는 요약을 생성할 수 있습니다.
• 사용자 정의: 사용자의 요구에 따라 추가적인 기능 (예: 특정 단어 필터링, 특정 문장 길이 제한 등)을 구현할 수 있습니다.

위 코드는 예시이며, 실제 구현 시에는 데이터의 특성과 요구사항에 맞게 수정해야 합니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.

추가적으로 다음 정보를 제공해주시면 더욱 정확한 답변을 드릴 수 있습니다.

• 리뷰 데이터의 양: 얼마나 많은 리뷰를 처리해야 합니까?
• 요약의 세밀함: 어느 정도 수준으로 요약해야 합니까? (예: 문장 수, 키워드 개수)
• HTML 형식: 특정 HTML 구조나 스타일을 원하십니까?
• 기타 요구 사항: 다른 특별한 요구 사항이 있습니까?

예를 들어, 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

• "리뷰 데이터가 매우 많을 경우, 처리 속도를 높이기 위한 방법이 있을까요?"
• "특정 단어 (예: 배송, 품질)가 포함된 리뷰만 요약하고 싶습니다."
• "요약된 내용을 시각적으로 보기 좋게 표현하고 싶습니다."

HTML 요약 글 생성기

입력된 리뷰 데이터와 상품 정보를 바탕으로 다음과 같은 HTML 형식의 요약 글을 생성합니다.

HTML

<div class="product-review">
  <h5>샤오미 Mi Redmi Note 10 10S 10X 9 9S 9T K30 K40 K20 8 8T 7 5 5A Pro POCO X3 M3 F3 F2 Pro 배터리, 2024 년 정품</h5>
  <p><strong>장점:</strong> 배송이 빠르고, 제품 품질이 좋으며, 배터리 성능이 우수합니다. 판매자의 친절한 응대도 좋았습니다.</p>
  <p><strong>단점:</strong> 일부 제품에서 플라스틱 품질이 떨어지는 경우가 있고, 포장 상태가 좋지 않은 경우도 발생했습니다.</p>
  <p><strong>한줄평:</strong> 가성비 좋은 샤오미 배터리로, 대체적으로 만족스러운 후기가 많지만 개별 제품마다 품질 편차가 있는 것 같습니다.</p>
</div>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

생성 과정 및 특징

1. 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 분석하여 긍정적인 키워드(좋다, 빠르다, 우수하다 등)와 부정적인 키워드(나쁘다, 늦다, 불량 등)를 추출합니다.
2. 장단점 분류: 추출된 키워드를 바탕으로 장점과 단점을 분류하고, 구체적인 내용을 요약합니다.
3. 한줄평 작성: 장단점을 종합하여 제품에 대한 간결하고 명확한 한줄평을 작성합니다.
4. HTML 구조: 생성된 요약 내용을 위와 같은 HTML 구조로 구성하여 웹 페이지에 쉽게 삽입할 수 있도록 합니다.

추가 기능 및 개선점

• 감성 분석: 더욱 정교한 감성 분석을 통해 긍정, 부정, 중립 감성을 구분하고, 긍정/부정 비율을 수치로 표현할 수 있습니다.
• 키워드 클라우드: 자주 언급되는 키워드를 시각적으로 표현하여 제품의 특징을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.
• 별점 변환: 리뷰 텍스트를 바탕으로 별점을 예측하여 제품의 평균적인 평가를 나타낼 수 있습니다.
• 다양한 HTML 형식 지원: 사용자의 요구에 따라 다른 HTML 태그나 스타일을 적용하여 다양한 형태의 요약 글을 생성할 수 있습니다.

사용 예시

Python

# Python 코드 예시 (실제 구현 시 라이브러리 및 알고리즘에 따라 달라질 수 있음)

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 리뷰 리스트와 상품 정보
review_list = ['아주 좋은 품질과 색상이 좋습니다...', '신속하게 도착...', ...]
product_name = "샤오미 Mi Redmi Note 10 ..."
product_price = "₩ 14,800"

# 감성 분석기 초기화
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 리뷰 분석 및 요약
def summarize_reviews(reviews, product_name, product_price):
    # ... (위에 설명된 과정을 Python 코드로 구현)
    return html_summary

# HTML 요약 글 생성
html_output = summarize_reviews(review_list, product_name, product_price)
print(html_output)

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현 시에는 더욱 복잡하고 다양한 기능을 추가해야 합니다.

이 외에도 다음과 같은 기능을 추가하여 더욱 유용한 도구로 만들 수 있습니다.

• 다국어 지원: 영어, 중국어 등 다양한 언어의 리뷰를 분석할 수 있도록 확장합니다.
• 이미지 처리: 제품 이미지를 분석하여 리뷰와 연관된 특징을 파악합니다.
• 추천 시스템: 사용자의 관심사와 구매 이력을 기반으로 관련 상품을 추천합니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.