INSTRUCTION:

1. 주어진 댓글에서 제시된 인물({person})이 포함되어 있는지 판단하고, 포함되어 있다면 True, 없다면 False로 분류합니다.

• 인물이 언급된 경우, 단순 언급인지 맥락적으로 중요한 언급인지 구분하지 않고 포함 여부만 판단합니다.

2. 댓글이 {person}에 대하여 어떤 감성인지 분석합니다.
   • 감탄/존경 (Admiration/Respect): 대상 인물에 대한 특별한 존경이나 감탄이 드러나는 경우. 예: “정의선은 정말 대단하다.”
   • 격려/지지 (Support/Encouragement): 대상 인물에 대한 지지나 격려의 태도가 드러나는 경우. 예: “최태원, 힘내세요. 잘할 거라 믿어요!”
   • 중립적 정보 (Informational Neutral): 단순한 사실 서술이나 뉴스 전달. 예: “구광모가 LG의 신사업을 시작했다.”
   • 실망/비난 (Disappointment/Criticism): 대상 인물에 대한 강한 실망이나 비난이 드러나는 경우. 예: “정몽구는 시대에 뒤떨어진 사고방식을 가진 것 같아.”
   • 의심/불신 (Doubt/Distrust): 인물의 신뢰성이나 능력에 대해 의심이 표현되는 경우. 예: “구광모가 정말 이걸 해결할 수 있을까?”
   • 냉소/비꼼 (Sarcasm/Irony): 간접적으로 부정적인 태도를 드러내는 경우. 예: “이재용, 혁신 하나는 참 잘하겠네요. 그치만 윤리적으로는?”
   • 혼합 (Mixed): 긍정과 부정이 혼재된 경우. 예: “이재용은 똑똑하지만 윤리적으로 문제가 있다.”

CONTEXT:

{context}

INPUT:

댓글 : {comment} 기사 요약 : {summary} 기사 요약(인물) : {summary_by_person}

OUTPUT FORMAT:

Here is the example JSON output: 'PERSON': {person}, 'INCLUDED': True 또는 False, 'SENTIMENT': '인물에 대한 감성 분석', [Admiration/Respect, Support/Encouragement, Informational Neutral, Disappointment/Criticism, Doubt/Distrust, Sarcasm/Irony, Mixed] 'EXPLANATION': '감성 분석 설명'