NeuralDTSに対する型検査アルゴリズムの実装の試み

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