対話データとスタイルテキストデータを利用して、対話のコンテキスト（入力文）を復元するseq2seqと、応答文およびスタイル文を再構成するAEとで潜在空間を共有するように、2種類のテキストで補間した潜在変数でそれぞれのテキストを生成できるように学習する手法を提案。生成時は、seq2seqでエンコードした潜在変数にノイズを加えることにより、スタイライズされた応答を生成することを試みる

arXivとホームズをスタイルテキストのコーパスとして、Redditを対話データのコーパスとして使用。既存手法と比較して適切さの評価で上回る性能を示した。また、スタイルが適用されているかの評価では、人が作成した文と同等の評価を得た