四項類推を行う能力は人の推論の特質とされるが，近年自然言語処理分野では四項類推課題がモデルの意味の獲得精度の指標として用いられている． 本研究ではSkip-gramモデルに着目して分析，その四項類推が一部単語クラスにつ いて最適化されていないことを示す.その上で既存の四項類推演算を拡張した演算を提案し，この演算によりモデルの類推能力を人 により近似することが可能であることを示す，