文章が持つ情報をグラフ等の構造化したデータに変換するという試みが古くから存在し，それに加え，近年自然言語処理の分野でグラフの利用が新たなブームになりつつある．一方でどういったグラフ表現，利用法がいいのかについてはタスク依存な部分もあり，明確な答えはないのが現状である．本研究では機械読解問題を取り上げ，文章からその内容を表すグラフを生成し読解に利用することでグラフの有用性や適切なグラフ表現，利用法を明らかにすることを目的としている．具体的には読解問題における文章の各文を単語の依存関係などを用いてグラフに変換，得られた各文のグラフを共参照解決結果やグラフのROOTを用いた複数の統合法により統合し文章レベルのグラフを生成，それをグラフ畳み込みを介して利用することで読解問題を解く実験を実施した．実験結果から，機械読解タスクにおいて，テキストの言語解析の結果をグラフとして表現することが有用であることが確認できた．
