최근 바쁜 현대인들에게 뉴스, 도서, 영화, TV 프로그램 등 각종 콘텐츠를 요약해 제공하는 ‘요약 콘텐츠(Summary Contents)’ 시장이 주목받고 있다. 기존 대부분의 콘텐츠 요약 기법은 문장을 분석하여 통계적으로 의미있는 단어를 추출하는 것에 집중하였다. 하지만 단순히 단어의 구문적 특징만을 고려할 경우 단어들 간의 연관성과 내재된 의미를 놓치는 경우가 많다. 따라서, 문장의 복잡한 구조와 의미를 고려하여 핵심 요소를 추출하고 추상적 요약을 만들기 위한 방법이 필요하다. 본 연구는 영문 리뷰 데이터와 국문 신문 기사 데이터에 attention 알고리즘 기반 딥러닝 모델을 적용하여 핵심 문맥을 반영한 추상적 요약문을 생성한다. 실험 결과, 제안하는 모델은 단어의 의미를 중점적으로 해석해 성공적으로 영문 리뷰 데이터의 요약 예측문을 생성하였다. 국문 텍스트의 경우 전처리가 까다로움에도 실제와 유사한 예측 요약문을 생성하는 유의미한 결과를 보였다. 수기 확인(manual curation) 및 설문조사 결과, 생성된 요약 콘텐츠는 주요 단어 및 추상적 개념을 효과적으로 생성하여 문장을 요약하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 현대인들에게 정보를 전달하는 과정에서 시간 단축 및 편리성을 제공할 수 있을 것이다.