Делали подобную систему - если без нейронок, то алгоритм следующий -

1) Склеиваем все сообщения автора в одну строку
2) Фильтруем стоп слова - предлоги и общеупотребительные
3) делаем TF\IDF индекс для выбора сотни самых значимых и необычных слов автора
4) Переводим все в векторный формат(каждому слову будет соответствовать double)
5) ищем симиларити между двумя мемюерами посредством Word2Vec лиюо другого алгоритма.

Тут есть пара нюансов - текста должно быть много, от 1000 постов - иначе не хватит выборки.
У нас работало с точностью 60-70%, можно было конечно заморачиться еще суффиксами\n-граммами, знаками препинания, заглавная ли первая буква и т.д но нам хватало.
В этом форуме могут еще сработать такие признаки как смайлики, формат кода(если вообще вставляет), время когда человек пишет(обычные рабочие часы), тематика вопросов и т.д - думаю дажебез нейронки можно построить точную модель. а на нейронке - так там вообще выборка сумасшедшая нужна для точности