本論文では，LSTM-RNNを用いた文体変換手法について述べる．提案手法では，One-hot表現によりベクトル化した常体文をLSTM-RNNを用いて学習させる．そして敬体文の文末表現を除去し，ベクトル化したものを学習モデルに入力する．そして，文末語が出てくるまで次に来る単語ベクトルの予測を続け，得られた単語ベクトル列を入力ベクトル列の末尾に追加する．そうしてできたベクトル列を自然言語の形に戻すことにより常体文への変換を行う．提案手法の精度評価のために実験をおこない，結果として本手法によって文体変換が可能であることが明らかとなった．
