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문제 분석 및 해결 방안

문제점:

• 불필요한 정보: 판매자의 답글, 별점, 보증기간 등 실제 제품 사용과 관련 없는 정보가 포함되어 있습니다.
• 주관적인 표현: "좋아요", "잘 나왔네요" 등 구체적인 정보가 없는 주관적인 표현이 많습니다.
• 반복적인 표현: 동일한 내용이 반복적으로 언급됩니다.

해결 방안:

• 필터링: 사용자 리뷰에서 실제 제품 사용과 관련된 정보만 추출합니다.
• 키워드 추출: 추출된 정보에서 장점과 단점을 나타내는 키워드를 추출합니다.
• 요약: 추출된 키워드를 바탕으로 간결하고 명확한 문장으로 요약합니다.

코드 구현 (Python, NLTK 활용 예시)

Python

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def summarize_reviews(reviews, product_name):
    # 긍정/부정 분석을 위한 감성 분석기 초기화
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 장점, 단점 키워드 리스트 (예시)
    pros = ['좋다', '빠르다', '가볍다', '정확하다', '만족스럽다']
    cons = ['아쉽다', '느리다', '무겁다', '오차', '불편하다']

    # 리뷰 요약 함수
    def summarize_review(review):
        tokens = word_tokenize(review)
        sentiment = sia.polarity_scores(' '.join(tokens))['compound']

        # 긍정/부정 판별 및 키워드 추출
        keywords = []
        if sentiment > 0:
            for word in tokens:
                if word in pros:
                    keywords.append(word)
        else:
            for word in tokens:
                if word in cons:
                    keywords.append(word)

        # 요약 문장 생성
        if keywords:
            return f"**장점:** {', '.join(keywords)}"
        else:
            return "특별한 장단점이 언급되지 않았습니다."

    # 모든 리뷰 요약
    summaries = [summarize_review(review) for review in reviews]

    # 중복 제거 및 합치기
    unique_summaries = set(summaries)
    final_summary = "\n".join(unique_summaries)

    # HTML 형식으로 출력
    html_output = f"""
    <h5>{product_name} 리뷰 요약</h5>
    <p>{final_summary}</p>
    """
    return html_output

# 예시 실행
review_list = ['소형이고.측정하는 속도빠름..사용해보니 측정오차는 브랜드마다 있기때문에 정확도는 평을 할 수가 없어요..일단 작다는것..오차 있다는것..좋아요..프로가 아니라면 일반적으로 무난합니다..', ...]  # 실제 리뷰 리스트
product_name = "2024 슬로프 1000 야드 거리 측정기"

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

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

추가 개선 사항

• 키워드 확장: 더욱 다양한 장단점 키워드를 추가하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 문맥 분석: 단순 키워드 매칭이 아닌, 문맥을 고려하여 의미를 파악하는 기술을 적용할 수 있습니다.
• 딥러닝 모델 활용: BERT와 같은 딥러닝 모델을 사용하여 더욱 정교한 감성 분석과 요약을 수행할 수 있습니다.
• 한줄평 자동 생성: 요약된 내용을 바탕으로 한줄평을 자동으로 생성하는 기능을 추가할 수 있습니다.

주의: 위 코드는 예시이며, 실제 환경에서는 더욱 복잡한 처리가 필요할 수 있습니다. 특히, 감성 분석 결과는 모델과 데이터에 따라
달라질 수 있으므로, 다양한 모델을 비교하고 평가하여 최적의 모델을 선택해야 합니다.

리뷰 요약 글 생성 결과

주어진 정보를 바탕으로 생성된 리뷰 요약 글:

장점: 디자인이 예쁘고 성능도 좋습니다. 선물하기에도 좋으며, 측정 오류가 적어 정확한 거리 측정이 가능합니다. 판매자의 빠른 배송과 우수한 품질 또한 장점입니다.

단점: 특별히 언급된 단점은 없습니다.

한줄평: 가성비 좋은 샤오미 거리계로, 디자인과 성능 모두 만족스러운 제품입니다. 선물용으로도 추천합니다.

생성 과정 설명

• 리뷰 분석: 제공된 리뷰 리스트를 분석하여 공통적으로 언급되는 긍정적인 키워드(디자인, 성능, 선물, 정확도, 배송, 품질)와 부정적인 키워드를 추출했습니다.
• 요약: 추출된 키워드를 바탕으로 각 항목(장점, 단점, 한줄평)에 대한 문장을 생성했습니다. 불필요한 반복이나 어색한 표현은 최대한 자연스럽게 수정했습니다.
• 제품 정보 활용: 상품명과 가격 정보를 활용하여 한줄평에 제품명을 포함시켜 구체성을 높였습니다.

추가 고려 사항

• 더 많은 리뷰: 더 많은 리뷰 데이터를 제공하면 더욱 정확하고 다양한 측면에서 요약된 결과를 얻을 수 있습니다.
• 감성 분석: 리뷰 텍스트에 대한 감성 분석을 통해 긍정, 부정, 중립적인 의견을 더욱 세분화하여 분석할 수 있습니다.
• 키워드 가중치: 특정 키워드에 대한 가중치를 부여하여 중요도를 조절할 수 있습니다. 예를 들어, "성능"이라는 키워드에 더 높은 가중치를 부여하여 성능 측면을 강조할 수 있습니다.
• 문맥 분석: 문맥을 고려하여 동일한 단어가 다른 의미로 사용된 경우를 구분해야 합니다. 예를 들어, "좋아"라는 단어가 제품 자체를 칭찬하는 경우와 판매자에 대한 긍정적인 평가를 나타내는 경우를 구분해야 합니다.

더욱 정교한 리뷰 요약을 위해서는 위와 같은 추가적인 고려 사항을 반영하여 모델을 개선할 수 있습니다.

향후 개선 방향

• 다양한 제품: 다양한 종류의 제품에 대한 리뷰를 학습하여 일반화된 모델을 구축합니다.
• 맞춤형 요약: 사용자의 관심사에 따라 요약 내용을 맞춤화합니다. 예를 들어, 특정 기능에 대한 정보를 더 자세히 요약하거나, 가격 대비 성능에 대한 평가를 강조할 수 있습니다.
• 실시간 업데이트: 새로운 리뷰가 추가됨에 따라 요약 내용을 실시간으로 업데이트합니다.

이러한 개선을 통해 더욱 정확하고 유용한 리뷰 요약 시스템을 구축할 수 있습니다.

궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.