比較表現を含む自然言語推論(NLI)は，比較対象となる性質が成り立つ程度を文から読み取り推論を行う必要があるため，挑戦的なタスクである．このような推論を頑健に扱える推論システムの実現に向けて，合成的意味論に基づく論理推論システムが提案されている．しかし，日本語の比較表現に注目したシステムの開発は十分に取り組まれていない．そこで本研究は，形式意味論に基づいた日本語比較表現のための論理推論システムを提案する．提案システムの評価には比較表現を含む日本語NLIデータセットを用いる．既存のLLMとの正答率の比較により本提案の有効性を示す．

自然言語推論(NaturalLanguageInference;NLI)，または含意関係認識は，前提が仮説を含意するか否かを認識するタスクである．特に比較表現を含むNLIには(1)のような例がある．(1)𝑃1:太郎は次郎より重い．𝑃2:次郎は70kgより重い．𝐻:太郎は70kgより重い．（含意）この推論を正しく導くには，70kgという数量表現，太郎と次郎の重さの程度の比較関係を捉え，大小関係の評価を行う必要がある．このような挑戦的な言語現象に対して頑健な推論を実現するため，合成的意味論に基づく論理推論システムが提案されている[1,2,3,4]．特に英語の比較表現を組合せ範疇文法(CombinatoryCategorialGrammar,CCG)[5]とdegreesemantics[6,7]に基づいて扱った推論システムccgcomp[8]は深層学習モデルBERTを大きく上回る性能を示している．しかしながら，日本語の比較表現に特有の現象をCCGとdegreesemanticsでどの程度体系的に分析できるかは自明ではない．そこで，本研究ではCCGとdegreesemanticsに基づいた日本語の比較表現のための論理推論システムを提案する．提案システムは，CCGに基づく統語解析とラムダ計算に基づく意味解析を用いて前提文と仮説文の意味表示を導出し，自動定理証明器で文間の含意関係を判定する．特に，前提(presupposition)を伴う表現に対してmultidimensionalsemantics[9]に基づく意味表示を導出するなど，比較表現に関して英語にはないが日本語にはある現象を体系的に扱えるように統語解析と意味解析の実装を行う．評価には比較表現を含む日本語NLIデータセットJSeM[10]を用い，提案システムの有効性を示す．比較対象としてGPT-4o1）を用いる．提案システムは研究利用可能な形で公開予定である．