본 논문은 유한하고 이산적인 의미 공간을 기반으로 하는 위상 대화 의미론을 위한 실행 가능하고 증분적인 프레임워크를 제시합니다. 발화는 열린 집합에 해당하고 그 조합 관계는 단체 복합체(대화 신경)를 형성한다는 직관에 기반하여, 엄격한 기초, 신경 업데이트를 위한 증명 가능한 정확한 증분 알고리즘, 그리고 Wolfram 언어로 구현된 참조 구현을 제공합니다. 이 프레임워크는 음의 신경 계산(일관성 추적), 결과 추출, 그리고 투명하고 집합 이론적인 함의 순위 지정을 지원합니다. 이산적인 경우에 어떤 조합 속성이 성립하는지 명확히 하고, 동기를 부여하는 예를 제공하며, 더 풍부한 논리적 및 범주적 확장에 대한 한계와 전망을 개략적으로 설명합니다.
