그러나 , 본 발명 의 일 실시 예 에 따르 면 조사 이전 의 인풋 값 인 ‘ 음식 ’ 을 통해 ‘ 은 ’ 이 라는 조사 다음 의 상태 값 을 제대로 추론 할 수 있 다 . 이 와 같이 , 본 발명 에서 는 종래 Seq 2 seq 모델 의 단점 을 해소 하 고 조사 또는 어미 이전 의 인풋 값 에 영향 을 받 아 해당 조사 또는 어미 의 다음 상태 값 을 제대로 추론 할 수 있 어 충분 한 강화 학습 효과 를 얻 을 수 있 을 뿐 만 아니 라 , 문서 를 학습 할 때 조사 , 어미 등 으로 인해 학습 효과 가 떨어지 는 것 을 예방 할 수 있 다 .