Desafío: analizando sentimientos en varias reseñas (air-fryers)

Con la información proporcionada, le pedí a ChatGPT que me mostrara el siguiente formato de salida en JavaScript:

ID de la reseña = 0 Resumen = "" Lista de puntos fuertes = [] Lista de puntos débiles = [] Sentimiento en una palabra: positivo, negativo, neutro = []

const reviews = [
  {
    reviewID: 1,
    resumen: "Esta freidora de aire funciona bien y es fácil de limpiar, pero el estante puede ser difícil de limpiar y no se siente seguro al vaciar la comida.",
    puntosFuertes: [
      "Funciona bien",
      "Fácil de limpiar la cesta"
    ],
    puntosDebiles: [
      "El estante es difícil de limpiar",
      "El estante no se siente seguro al vaciar la comida"
    ],
    sentimiento: "positivo"
  },
  {
    reviewID: 2,
    resumen: "La freidora de aire funciona bien hasta que el mango se rompe, debido a un diseño débil en el que el mango se sujeta con solo tres tornillos a una pieza de plástico.",
    puntosFuertes: [
      "Funciona bien"
    ],
    puntosDebiles: [
      "El mango se rompe fácilmente",
      "Diseño débil con solo tres tornillos en una pieza de plástico"
    ],
    sentimiento: "negativo"
  },
  {
    reviewID: 3,
    resumen: "La freidora es fácil de usar y luce bien en la cocina, pero los botones de cocción pueden ser confusos y no cocinar uniformemente. El usuario decidió devolverla por una versión más grande de la misma marca.",
    puntosFuertes: [
      "Fácil de usar",
      "Luce bien en la cocina",
      "Cocina bien ciertas comidas como tater tots"
    ],
    puntosDebiles: [
      "Botones de cocción confusos",
      "No cocina uniformemente",
      "El usuario tuvo que comprar la versión más grande de otro lugar"
    ],
    sentimiento: "neutro"
  }
];