\label{introduction}ある二つの文について，それぞれの文がどのような意味を持ち，一方の文と他方の文とがどのような意味的関係にあるかという文間の関連性の評価は，情報検索や文書分類，質問応答などの自然言語処理の基盤を築く重要な技術である．これまでの自然言語処理における文の意味表現の方法は，ベクトル空間モデルが主流である．情報検索においては，単語や文字の出現頻度といった表層的な情報を用いて，統計的機械学習に基づいて文ベクトルを導出する手法が用いられてきた．また，さらに正確な文の意味表現を目指して，単語やフレーズといった構成要素を組み合わせて文の意味を計算するベクトル空間モデル~\cite{Find-similar,mitchell2010composition,DBLP:conf/icml/LeM14}が提案されてきた．近年では，深層学習を用いて高精度で文の意味表現を獲得する手法~\cite{MuellerAAAI2016,hill-cho-korhonen:2016:N16-1}が多く提案されている．これらの手法では，単語ベクトルや文字ベクトルを入力として学習を行い，文ベクトルを獲得しているが，獲得した文ベクトルが否定表現や数量表現などを含む文の意味を正確に表現しているかは自明ではない．たとえば，\textit{Tomdidnotmeetsomeoftheplayers}と\textit{Tomdidnotmeetanyoftheplayers}という文はほとんど単語が共通しており，\textit{some}や\textit{any}といった機能語は通常捨象されるか，ほぼ同じ単語ベクトルとして扱われる．しかし，前者は「\textit{Tom}は選手の何人かとは会わなかった（別の何人かの選手とは会った）」，後者は「\textit{Tom}はどの選手とも会わなかった」という意味を表しており，これらの文の意味の違いを単語や文字からの情報を用いてどのようにして捉えるかが課題となっている．そこで，統語構造を考慮したモデルなど，より高度な意味解析を取り入れたモデルの構築が期待されている．一方で，文の意味を論理式で表現し，論理推論によって高度な意味解析を行う手法~\cite{D16-1242,mineshima2016building,abzianidze:2015:EMNLP,abzianidze:2016:*SEM}は，論理式による意味表現と整合性の高い組合せ範疇文法(CombinatoryCategorialGrammar,CCG)~\cite{Steedman00}による頑健な統語解析の発展に伴い，近年研究が進められている．論理推論を用いた手法は，文ペアに対して一方の文を他方の文が内容的に含意しているかどうかを判定する含意関係認識のタスクで高精度を達成しており，様々な自然言語処理タスクへの応用が期待されている．一方で，論理推論を用いた手法は元来厳密な手法であり，部分的・段階的な含意関係や類似関係を扱うことが困難である．そこで本研究では，機械学習と論理推論とを組み合わせることで，柔軟かつ正確に文の関連性を学習する方法を検討する．具体的には，文の意味を論理式で表現し，2文間の双方向の含意関係について自然演繹による推論を試み，推論の過程と結果を抽出する．このとき，必要に応じて，文間の意味的関係を正しく判定するために必要な語彙知識を公理として追加して推論を試みる．語彙知識の利用によって文間の意味的関係が判定できれば，純粋な論理推論だけでは意味的関係を判定できない文ペアにおいても，部分的な推論過程から文の関連性を示す情報を抽出することが可能となる．抽出した推論の過程と結果に関する情報を用いて，文の関連性を学習する．