高度な意味解析・推論システムであるccg2lambdaを用いた症例検索の研究が行われているが，ccg2lambdaでは，症例テキストにおける複合語の意味表示の導出が課題となっている．本論文では，ccg2lambdaの複合語解析モジュールを改良し，複合語の構成要素に系列ラベリングモデルを用いて意味現象タグを付与した．その情報を元にCFG木構造，さらにはCCG統語構造を復元することによって，論理推論が可能な意味表示を導出した．さらに，症例テキストを用いて，複合語を含む推論テストセットを作成し，論理推論の評価を行った．深層学習モデルとの比較実験を行い，本論文で提案する手法の有効性が示された．
