두산지게차 가성비 순위 BEST 7

TOP 7 제품 리뷰 정리

HTML 형식의 리뷰 요약글 생성
이해한 내용 요약

목표: 사용자 리뷰를 분석하여 '장점, 단점, 한 줄 평' 형식의 간단한 HTML 요약글 생성
입력:

REVIEW_LIST: 개별 리뷰 문장들의 리스트
PRODUCT_NAME: 상품명
PRODUCT_PRICE: 상품 가격


출력:

HTML 형식: <ul><li> 태그를 이용하여 장점, 단점, 한 줄 평을 나열하는 HTML 코드


요구사항:

불필요한 내용 생략
자연스러운 한국어 문장 사용
반드시 3줄로 구성



제안하는 HTML 코드
HTML
<ul>
  <li><strong>장점:</strong> 부에노, 좋은 재료</li>
  <li><strong>단점:</strong> 조금 빡빡하지만 작동합니다.</li>
  <li><strong>한 줄 평:</strong> 전체적으로 괜찮지만 작동 시 약간의 불편함이 있을 수 있습니다.</li>
</ul>

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
코드 설명

구조: <ul> 태그로 리스트를 감싸고, 각 리스트 항목은 <li> 태그로 표현했습니다.
내용:

장점: 주어진 리뷰 중 긍정적인 단어를 추출하여 간략하게 표현했습니다.
단점: 부정적인 단어나 불편함을 나타내는 문장을 추출하여 표현했습니다.
한 줄 평: 장점과 단점을 종합하여 간결하게 평가했습니다.



개선점 및 추가 고려 사항

더 정교한 감성 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌, 더 정교한 감성 분석 알고리즘을 활용하여 긍정/부정 감성을 판단할 수 있습니다.
다양한 표현: "부에노"와 같이 외국어나 비표준 표현은 더 일반적인 표현으로 바꾸는 것이 좋습니다.
문맥 분석: 문맥을 고려하여 단순 키워드 매칭의 오류를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, "조금 빡빡하지만 작동합니다."라는 문장에서 "빡빡하다"라는 단어가 반드시 부정적인 의미만은 아닐 수 있습니다.
사용자 정의: 사용자가 직접 장점, 단점, 한 줄 평을 작성할 수 있도록 하는 기능을 추가할 수 있습니다.

추가 기능 구현 (예시)

별점: 평균 별점을 계산하여 표시
긍정/부정 비율: 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 비율을 표시
워드 클라우드: 자주 등장하는 단어를 시각적으로 표현
감정 분석 차트: 다양한 감정 (기쁨, 슬픔, 분노 등)을 차트로 표현

주의: 위 코드는 간단한 예시이며, 실제 서비스에서는 더 복잡한 로직과 다양한 기능이 필요할 수 있습니다.
Python 코드 (예시) - 추가 기능 구현 가능
Python
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def create_review_summary(review_list, product_name, product_price):
    # 감성 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 긍정, 부정, 중립 리뷰 분류
    positive_reviews = []
    negative_reviews = []
    neutral_reviews = []
    for review in review_list:
        sentiment_score = sia.polarity_scores(review)['compound']
        if sentiment_score > 0.2:
            positive_reviews.append(review)
        elif sentiment_score < -0.2:
            negative_reviews.append(review)
        else:
            neutral_reviews.append(review)

    # HTML 생성
    html_string = """
    <ul>
      <li><strong>장점:</strong> {}</li>
      <li><strong>단점:</strong> {}</li>
      <li><strong>한 줄 평:</strong> {}</li>
    </ul>
    """.format(" ".join(positive_reviews), " ".join(negative_reviews), "전체적으로 괜찮은 제품입니다.")

    return html_string

# 예시 실행
review_list = ['부에노', '좋은 재료', '조금 빡빡하지만 작동합니다.', '부에노']
product_name = "폴락 클락 예일 하이스터 용 1X 166 지게차 키 대우 Doosan A214062 5133504 용 코마츠 머스탱 그라달 Gehl "
product_price = "₩ 900"

print(create_review_summary(review_list, product_name, product_price))

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.
이 코드는 NLTK 라이브러리를 사용하여 감성 분석을 수행하고, 긍정, 부정, 중립 리뷰를 분류하여 HTML 코드를 생성합니다.
더욱 정교한 기능을 구현하기 위해서는 다음과 같은 라이브러리를 활용할 수 있습니다:

TextBlob: 텍스트 처리와 감성 분석을 위한 파이썬 라이브러리
VADER: 소셜 미디어 텍스트 감성 분석에 특화된 라이브러리
spaCy: 산업 수준의 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리

위에서 제시된 코드와 설명을 바탕으로, 사용자의 요구에 맞는 더욱 정교하고 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.
궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.