と応用されてきた．現代的な記号推論システムである依存型理論の応こうして依存型理論は自然言語の意味論に用の一つに，自然言語の意味論がある．依存型理論おける理論的選択肢の一つとなり，現在におけによる自然言語意味論は含意関係認識タスクに応用る主要なアプローチとしては，例えば依存型意されており，その含意関係認識システムの基礎には味論(DependentTypeSemantics,DTS)[3],theformal型検査アルゴリズムがある．こうした型検査アルゴsemanticsusingModernTypeTheories[4],TypeTheoryリズムは，型理論のような記号推論からなるシステwithRecords(TTR)[5]が挙げられる．さらに，依存ムに与えられてきたものであるが，近年，依存型理型理論による自然言語意味論に対する実装も与え論による自然言語意味論にはニューラルネットを埋られ，こうした実装は，含意関係認識タスクへのめ込んだシステムが提案されている．本研究では第手法を提供している[6,7,8,9,10]．ここでの実装に一に，そうしたシステムの一つであるNeuralDTSにおいて重要になるのは，型検査アルゴリズム(type対して型検査アルゴリズムを定式化する．第二に，checkingalgorithm)という，プログラム𝑡および型𝐴WordNetから抽出したデータセットを用いて，埋めが与えられたときに𝑡が型𝐴をもつかどうかを判定込まれたニューラルネットの精度を型検査の出力をするアルゴリズムである．カリー・ハワード対応を参照して調べる．踏まえると，このアルゴリズムは，証明𝑡と命題𝐴が与えられたときに𝑡が𝐴の証明であるかどうかを

判定するアルゴリズムともいえる．上述の含意関係記号推論は，ニューラルネットによる推論・予測認識の手法においては含意判定の場合にその証明がとしばしば対比されるが，そうした記号推論を行う構成されるため，含意関係認識システムがつくったための現代的なシステムの一つとして型理論(type証明が，求めている命題の証明になっているかどうtheory)と呼ばれる論理システムがある．型理論はもか検査する必要がある．この点で，型検査アルゴリともと，数学の証明を厳密に表現すること，言い換ズムは含意関係認識システムの基礎になっている．えれば数学を形式化することを目的として考案され以上のように，型検査アルゴリズムは，依存型理た[1]．その一方で，命題と型の同型性および証明論を用いた自然言語意味論の基盤であるといえる．とプログラムの同型性を示すカリー・ハワード対応従来このアルゴリズムは，もっぱら記号推論システ(Curry-Howardcorrespondence)を背景に，現代的な型ムであるような型理論に対して与えられてきた．そ理論はそれが考案された当初からプログラミング言の一方で，依存型理論を用いた自然言語意味論に語とも見なされている．は，ニューラルネットを埋め込んだシステムが考案型理論は計算機科学と論理学の共通部分としてされている[11,12]．その中でも，[13,14]において研究されてきたが，型理論の中でも特に依存型理基本構想が説明されたNeuralDTSは，自然言語の複論(dependenttypetheory)は，一般化量化子や照応と雑な意味現象を説明できる従来のDTSの記号推論いった自然言語の意味論に早くから応用されてきたを維持しつつ，「犬である」といった述語をニュー[2]．上述のように，依存型理論は論理システムともラル分類器に置き換えることによって，ニューラルプログラミング言語とも見なすことができる．そのネットによる予測を併用する．ため，自然言語の文がもつ複雑な意味構造を解釈で本研究ではNeuralDTSの実装に向けた一歩としきる論理システムとして依存型理論を用いるだけでて，まず，DTSの語彙が含む述語を多層パーセプト―2161―.ロン(MLP)による分類器で置き換え，得られたシステムに対する型検査アルゴリズムを実装する．前者および後者の実装にはともにHaskellを用い，特にMLPの実装にはPyTorchのHaskellバインディングであるhasktorchを用いる．次に，WordNetから抽出したデータセットを用いて，型検査アルゴリズムに埋め込むニューラルネットの精度を型検査の出力を参照して調べる．