比較表現は、省略や数量表現、反意語などを伴う構成的に複雑な推論を形成し、自然言語推論タスクにおいて十分に扱われていない現象の一つである。形式意味論では、程度という概念に基づく比較表現や段階的表現のための構成的意味論の枠組みが存在するが、計算可能な推論システムはまだ十分に発展していない。本研究では、既存の組合わせ範疇文法 (CCG) パーサを用いて英語の比較・数量表現を適切な意味表示にマッピングするための構成的意味論を与え、比較表現の複雑な論理的推論を定理証明により導出できる推論システムを提案する。3つの含意関係認識データセットによる評価実験によって、論理・深層学習に基づく最新のモデルと比較し、本システムの有効性を検証する。
