医療分野の電子カルテといった症例テキストは自然言語処理の研究においても用いられており、意味解析・論理推論システム ccg2lambda を用いた症例テキストの含意関係認識の研究はその一つである。既存の推論システムが抱える問題として、入力文に病名などの医療ドメイン特有の言い換え表現が含まれていた場合、含意関係を正しく判定することができないという点があった。この問題に対して、病名の固有表現抽出器と万病辞書を用いて定理証明に不足する言い換え表現の候補を特定し、病名の同値関係を定理証明器に公理として補完する手法が提案されている。この手法では、公理補完の際に、既存の推論システム内の複合語意味現象タグ分類モデルによって生成される意味現象タグを確認し、意味現象タグと万病辞書の知識に応じて公理を導出してから補完を行う。本研究では、前述の手法における、公理を導出するモジュールの拡張を行った。また、病名の知識補完が必要な推論テストセットを構築し、拡張したモジュールを用いた推論システムを評価する。
