본 발명 은 광고 성 문구 를 등록 하 고 해당 문구 를 검색 하 여 구분 하 는 방식 이 아닌 , 광고 성 스팸 들 을 학습 한 인공지능 시스템 이 실시간 으로 수신 되 는 뉴스 가 정상 적 인 기사 에 광고 가 포함 된 것 인지 , 정상 적 인 기사 는 없 는 온전 한 광고 성 스팸 인지 여부 를 실시간 으로 구분 하 는 금융 뉴스 스팸 구별 장치 및 그 방법 에 관한 것 이 다 . 본 발명 에 따른 금융 뉴스 스팸 구별 장치 는 언론사 들 로부터 실시간 으로 수신 또는 발생 되 는 뉴스 데이터 를 수집 하 는 빅 데이터 수집 부 ; 상기 빅 데이터 수집 부 에서 수집 된 뉴스 데이터 의 HTML 구조 를 분석 하 여 필요 한 정보 만 을 파싱 하 는 텍스트 전처 리부 ; 상기 파싱 된 뉴스 데이터 의 원본 텍스트 에 대하 여 형태소 분석 을 수행 하 여 불 용어 를 제거 하 고 , 문서 를 문장 수준 으로 분할 하 는 자연어 처 리부 ; 상기 자연어 처 리부 에서 형태소 분석 된 문서 를 문장 단위 로 딥 러닝 예측 모델 및 규칙 을 활용 하 여 준 정상 영역 과 준 광고 영역 을 분할 하 고 , 준 정상 영역 에 있 는 문장 의 스팸 여부 를 파악 하 여 스팸 성 을 분류 하 는 문장 단위 분석 부 ; 및 문서 단위 로 딥 러닝 예측 모델 을 활용 하 여 상기 문장 단위 분석 부 에서 분류 된 스팸 성 을 가지 는 문장 을 다시 문서 기반 스팸 여부 파악 을 통해 문서 전체 내용 에 대하 여 스팸 성 을 분류 하 는 문서 단위 분석 부 를 포함 할 수 있 다 .