本研究では，依存型意味論(DependentTypeSeman-tics,DTS)を基盤とした自然言語推論システムNeuralDTSの学習アルゴリズムを実装し，その挙動を検証した．DTSは文の意味を型理論に基づいて厳密に表現する一方，曖昧な述語を表現したり，言語表現同士の類似度を計算したりすることはできない．この課題に対処するため，Bekkiらにより提案されたNeuralDTSの枠組みを基に，その学習アルゴリズムを実装した．また，自然言語文データセットで分類器の学習を行い，DTSの述語と名前を埋め込むことによって構築したニューラル判定器の性能を検証した．

記号推論はニューラルネットの推論と対比されるが，現代的な記号推論システムの一例として型理論(typetheory)が挙げられる．型理論は数学の証明を形式化する目的で提案され[1]，カリー・ハワード対応によりプログラミング言語としての性質も注目されてきた．特に依存型理論(dependenttypetheory)[2]は自然言語の意味論への応用が進んでおり[3]，その理論的枠組みと計算論的特性を活かして自然言語の意味解析が行われている．依存型理論に基づく代表的な理論には，依存型意味論(DependentTypeSemantics,DTS)[4]，ModernTypeTheories[5]，およびTypeTheorywithRecords(TTR)[6]がある．これらは自然言語の含意認識タスクに応用され[7]，ニューラルネットを統合した手法も提案されている[8]．これらの手法は，従来のシンボリックなアプローチにおける高い説明可能性と，ニューラルネットの持つ柔軟性を組み合わせることで，記号推論の推論力を拡張しようとしている点で注目されている．本研究では，DTSにニューラルネットを統合した自然言語推論システムである，NeuralDTS[9,10]の学習アルゴリズムを実装し，日本語文を対象とした性能検証を行う．また，本研究ではデータ構造や学習方法に関する新たな工夫も提案し，記号推論とニューラル推論を統合する新たなアプローチの可能性を探ることを目指す．