大規模言語モデル（LLMs）は、著者特定や権威性の確認において優れた能力を示すが、クロスドメインアプリケーションでのパフォーマンス低下や説明可能性の制限がある。
バングラ文学における著者特定のための効果的な転移学習アプローチを提案し、AWD-LSTMアーキテクチャを使用して99.8％の精度を達成した。
