본 발명 에서 는 종래 의 대표 적 인 문서 요약 방식 인 텍스트 랭크 ( TextRank ) 의 문제점 을 해소 하 기 위해 RNN 을 사용 한 딥 러닝 모델 인 Seq 2 seq 모델 을 사용 하 여 요약 문 을 추출 하 는 방식 대신 에 요약 문 을 생성 하 는 방식 을 택한다 . Seq 2 seq 모델 은 RNN cell 을 깊 게 쌓 아서 인코딩 으로 요약 할 문서 , 디 코딩 으로 요약 문장 을 넣 어 학습 한 후 요약 을 원하 는 문서 만 을 넣 었 을 때 기존 의 학습 정보 를 통해 요약 문장 을 생성 하 므로 문서 내 에 특정 문장 이 문서 를 대표 하 지 않 더라도 요약 이 가능 해진다 . 하지만 이러 한 딥 러닝 방식 의 요약 은 초기 데이터 정제 에 따라 성능 의 차이 가 커지 며 , 단어 와 조사 가 결합 된 언어 들 은 문장 생성 을 위한 학습 효과 가 떨어지 는 문제 가 있 다 .