호텔 리뷰 비정형 감성 분석으로 대시보드 만들기

Hotels.com 같은 호텔 예약 플랫폼에서 리뷰를 모아 비정형 감성 분석과 주제 추출을 한 번에 수행하고, 결과를 대시보드로 보여주는 방법을 다룬다. AI21 Studio의 Jurassic-1을 사용하면 NLP 지식이 거의 없어도 리뷰 텍스트를 구조화된 JSON으로 바꿀 수 있다.

핵심 흐름은 다음과 같다.

• RapidAPI의 Hotels.com 리뷰 API로 호텔별 리뷰를 페이지 단위로 수집한다. 리뷰 API 호출에는 RapidAPI 키가 필요하며 AI21 Studio 키와는 별개다.
• 예시로 Empire Hotel을 사용하며, 응답에서 각 리뷰의 summary만 모아 페이지당 약 50개씩 전체 리뷰를 합친다.
• langdetect로 영어가 아니거나 너무 짧은 리뷰를 걸러 입력 품질을 높인다.

모델에는 플레이그라운드에서 테스트해 다듬은 few-shot prompt를 사용한다. 예시는 위치, 객실, 청결, 시설, 서비스, 전망, AC처럼 실제 리뷰에서 자주 등장하는 항목을 다양하게 포함해야 하며, 글에서는 최소 8개 예시를 권장한다. 정확도가 중요하므로 temperature=0으로 두고, 출력은 {"Location": "Positive"} 같은 형태로 받는다.

집계 단계에서는 ast.literal_eval과 pandas로 결과를 파싱한 뒤, 형식이 깨진 응답은 제외하고 상위 7개 주제의 Positive/Negative 개수를 세어 시각화한다. 시각화는 matplotlib의 수평 막대그래프 예제를 바탕으로 만들며, 대시보드는 위치와 서비스, 청결 같은 강점과 WiFi, AC, 객실·시설 같은 개선 포인트를 한눈에 보여준다.

마지막으로 Booking.com의 카테고리 평점과 비교해 간단한 검증을 수행하면, 대시보드 결과가 실제 사용자 평가와 비슷한지 확인할 수 있다. 긴 리뷰를 직접 읽지 않아도 호텔 운영자가 강점과 약점을 빠르게 파악할 수 있는 실용적인 분석 도구가 완성된다.