自然言語には，意味的内容だけでなくどのように表現するかという書き手特有のスタイルが含まれる．X（旧：Twitter）をはじめとするSNSでは特にその傾向が強く，ユーザの投稿文におけるスタイルはユーザ自身の個性や社会的背景を反映しており，多種多様であると考えられる．本研究では，同一アカウントの投稿が大量に取得可能なことに着目し，投稿文ペアが同じユーザが書いたものか異なるユーザのものかユーザ同一性に基づいた対照学習を用いて，SNS投稿文のスタイル類似性を捉えた文ベクトルを学習させることを提案する．この手法によって得られる文ベクトルは，単純なコサイン類似度の比較のみで高精度に同一ユーザによる投稿文かを識別することを可能にする．さらに人手評価により，提案手法の出力する文ベクトルの類似度は既存の文埋め込みモデルよりもスタイルの近さを反映していることを示した．

現代社会に普及したソーシャルメディア（以下，SNS）では，異なる地域・文化・世代・言語背景を持つ人々が日々多様な情報を発信している．SNSの投稿文には，そのような多様な人々の個別の言語的スタイル[1]が反映されている．例えば，語尾に「だぜ」と付けるユーザと「です」と付けるユーザとでは，同じ内容の投稿文でも，そのスタイルは大きく異なる．我々は，このような言語的スタイルは，ユーザの各投稿に一貫性を持って現れると考えた．この仮定に基づき，本研究では，ユーザの投稿中に現れるスタイルの類似性を捉えた文ベクトルを非常にシンプルな手法で学習させたStyleSimCSEを提案する．StyleSimCSEの学習では，同じユーザの投稿文ペアを学習済みエンコーダに入力して得られたベクトル表現を正例ペアとし，異なるユーザの投稿文ペアのベクトル表現を負例ペアとした対照学習を行う．この手法によって得られるベクトル表現により，単純なコサイン類似度の比較のみで高い精度でユーザを識別することができた．また，クエリ検索に用いることで，既存の文埋め込みモデルと比べて，文のスタイルをより効果的に捉えられていることを人手評価により示した．