본 발명 은 seq 2 seq 모델 ( 시퀀스 - 투 - 시퀀스 프레임워크 , 인코더 - 디코더 모델 ) 에 일부 기반 한다 . seq 2 seq 모델 은 두 개 의 RNN ( 순환 신경망 ; Recurrent Neural Network ) 으로 구성 되 어 있 는데 , 첫 번 째 RNN 은 한 문장 을 단어 단위 로 쪼개 어 하나 의 벡터 로 인코딩 하 는 작업 을 한다 . 두 번 째 RNN 은 인코딩 된 벡터 를 하나 의 단어 씩 디 코딩 하 여 최종 적 으로 하나 의 문장 을 만든 다 . 감독 학습 방법 으로 , 입력 문장 을 넣 었 을 때 정해진 출력 문장 이 나오 도록 학습 을 한다 .