NeuralWani：依存型理論のための自動定理証明器waniの高速化に向けて

本研究は，依存型理論(DTT)に基づく自動定理証明器であるwaniの高速化を目的とし，証明探索クエリを入力として，それを導いた推論規則の確率分布を出力するニューラルモデルを提案する．先行研究では証明項を含む型判定クエリを入力としていたが，証明探索への適用には証明項のないクエリに対する予測が不可欠である．本研究で提案するモデルは，実験の結果，低頻度クラスの再現率に課題を残すものの，高頻度クラスにおいて高い適合率を示し，証明探索の高速化に十分な実用性を有するニューラル判定器であることが示された．