意味の創造過程としての動的な比喩理解の分析と実現のために数学の圏論の概念を用いて提案された不定自然変換理論 (TINT: theory of indeterminate natural transformation, Fuyama & Saigo, 2018; 布山 & 西郷, 2019) の計算論的な実現を目す．その実装の過程で現状の諸課題を浮かび上がらせ，その解決案を提案する．

自然言語処理の分野で活用されているword2vec により学習された分散表現上では，単語の意味的な変換をベクトル演算として計算できることが知られており，アナロジー操作と呼ばれている．本論文では, アナロジー操作を可能にするベクトル空間が,学習処理でどのように構築されていくのか，圏論を用いて定式化を試みる.層を用いたベクトル空間の構成を示し，導来圏の導入による学習時のベクトル空間の代数構造を捉えるに方法について議論する．