グラフ対比学習では、グラフの構造的根拠を探索することで表現の弁別性を高めてきたが、これにより解釈可能性の低下や雑音情報の学習が生じる可能性がある。そこで本研究では、グラフの次元的根拠に着目し、これを活用することで表現の弁別性と解釈可能性を両立させる手法を提案する。