現在、機械学習による文章の自動生成ではGPTやBERT等の大規模な事前学習モデルを用いた手法が一般的である。事前学習モデルはインターネット上の大量の文章を用いて学習が行われたため、多くの書き手による文章が教師データとして利用されている。そのため、事前学習モデルからは様々な書き手の文章が生成され、書き手を指定した文章生成は困難である。
そこで、本研究では書き手の個性に着目した生成文章の自動分類を提案する。
書き手の個性を学習した分類モデルを用いることで、GPT-2が生成した文章の中から指定した書き手に近い文章を見つけることが可能となる。