\label{purpose}医療分野には電子カルテや退院サマリといった症例テキストが蓄積されている．これらを新たな知識の発見に繋げるために，自然言語処理技術を応用する研究が試みられている．たとえば，英語では症例テキストを対象とした推論やテキストマイニング\cite{bethard-etal-2017-semeval,romanov-shivade-2018-lessons,EHRs2018}が活発に研究されつつある．日本語でも症例テキストを解析する研究が発展しつつあり，病名抽出\cite{DBLP:conf/medinfo/AramakiYW17,荒牧英治2018}や診療情報抽出\cite{東山翔平2015}，患者状態の表現抽出\cite{info:doi/10.2196/11021}，臨床医学表現の医学的関係抽出\cite{矢田竣太郎2022}など，固有表現抽出や関係抽出タスクを中心に，様々な解析技術が提案されている．一方で，これまでの日本語の症例テキストの解析技術は固有表現抽出のような文字列の表層的な情報のマッチングに基づく解析が中心であり，否定や量化といった構成素の構造を考慮した高度な意味解析については発展途上である．その理由の一つとして，日本語の症例テキストには症状や診断名などの複数の医療用語から構成される\textbf{複合語}が多く含まれており，複合語の構文解析や意味解析が難しいという問題がある．複合語を含む症例テキストの例を(\ref{ex:1})に示す．\begin{exe}\setlength{\parskip}{0pt}%\ex\label{ex:1}非持続性心室頻拍が認められたため，アミオダロン併用した．\ex\begin{xlist}\ex\label{ex:2}心室頻拍は持続性ではない．\ex\label{ex:3}アミオダロンを併用した．\end{xlist}\end{exe}(\ref{ex:1})の「非持続性心室頻拍」からは，「持続性ではない心室頻拍」が認められたこと，「アミオダロン併用」からは「アミオダロンを併用」したことがわかる．このように複合語には，複合語を構成する要素間の様々な意味関係が非明示的に含まれている．これらの意味関係を同定することができれば，複合語が現れる(\ref{ex:1})のような文から，複合語が現れない(\ref{ex:2})や(\ref{ex:3})のような文への含意関係が認識可能となる．これまで，日本語の高度な意味解析・推論システムとしてccg2lambda\cite{ccg2lambda}が提案されている．ccg2lambdaは，テキストに対して組合せ範疇文法\cite{steedman2000a}に基づく構文解析と，高階論理に基づく意味解析を行い，テキストの意味を高階論理式によって表現し，論理式間の含意関係を定理証明器を用いて自動判定する含意関係認識システムである．ccg2lambdaは否定や量化\cite{ccg2lambda}，時間関係\cite{sugimoto-yanaka-2022-compositional}と，構成素の構造にもとづく意味を広範囲に扱うことができ，近年では一般ドメインのテキストに限らず，%%%%金融テキスト\cite{hokazono2018}や供述文書\cite{koyano2021}の意味解析への応用研究も進められている．金融テキスト\cite{hokazono2018}や供述文書(小谷野他2021)\nocite{koyano2021}の意味解析への応用研究も進められている．ccg2lambdaを用いて症例テキストの意味解析と推論を実現できれば，症例テキストの複合語に含まれる否定や量化といった構成素の構造にもとづく意味を正しく扱い，症例テキスト間の含意関係を正しく計算することが可能となる．そこで本論文では，ccg2lambdaを改良して，症例テキストの高度な意味解析と推論を扱える推論システムMedc2l（メドシーツーエル）を提案する．具体的には，ccg2lambdaに複合語解析モジュールを追加することで，複合語を含む症例テキストに対して頑健に意味解析と推論ができるようにする．Medc2lの複合語解析モジュールは，\begin{enumerate}\item[(i)]症例テキストに含まれる複合語の抽出\item[(ii)]複合語を構成する形態素間の意味的な関係を表す意味現象タグの付与\item[(iii)]意味現象タグに基づく複合語の構文解析\item[(iv)]意味現象タグに基づく複合語の意味解析\end{enumerate}から構成される.(i)で抽出した複合語に対して意味現象タグのアノテーションを行い，(ii)では系列変換モデルを学習することによって構築した複合語意味現象タグ分類モデルを用いる．(iii)では予測された意味現象タグを元に複合語の構造をCFG解析したのちCCG部分木に変換し，(iv)では(iii)のCCG部分木に基づいて高階論理の意味表示を導出する．本研究の貢献は以下の3点である．\begin{itemize}\item症例テキストに含まれる複合語に対して複合語を構成する形態素間の意味関係を複合語意味現象タグとして定義し，アノテーションデータを構築した．\item複合語意味現象タグに従って複合語の構文解析・意味解析を行う複合語解析モジュールを提案し，ccg2lambdaと組み合わせて症例テキストの高度な意味解析と推論を実現する論理推論システムMedc2lを構築した．\item日本語の症例テキストのための評価用推論データセットを構築し，提案する論理推論システムと深層学習の含意関係認識モデルの比較実験を行った．\end{itemize}なお，本研究で構築した症例テキストの推論システム，複合語意味関係データセット，症例テキストの推論データセットは，それぞれ研究利用可能な形で公開予定である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%