実用的な自動テキスト数学文章問題（MWPs）解決システムは、多様な種類のテキストMWPsを処理できるべきであるが、現存の大多数の研究は単一の未知数を含む線形MWPsに限定されている。本研究では、さまざまなMWPsの式を一貫して表現するための、シンプルながら効率的な手法である「ユニバーサル式木（Universal Expression Tree: UET）」を提案する。これにより、初めて多様なMWPsの式を統一的に表現する試みが行われた。さらに、UET表現の利点を活かして、エンコーダ・デコーダフレームワークに基づく意味的に整合されたユニバーサル木構造型ソルバー（Semantically-Aligned Universal Solver: SAU-Solver）を提案する。このSAU-Solverは、人間がMWPsを解く際の意味的推論に類似したプロセスに基づき、生成された記号の意味を考慮してどの記号を生成すべきかを決定することで、ユニバーサル式木を明示的に生成する。また、文脈情報と整合するように設計された新たな「部分木レベル意味的整合正則化（subtree-level semantically-aligned regularization）」を導入し、生成された式木の意味的制約と論理的整合性をさらに強化している。最後に、本ソルバーの普遍性を検証し、MWPs研究の境界を拡張するために、3種類のMWPsを含む新しい挑戦的データセット「ハイブリッド数学文章問題データセット（Hybrid Math Word Problems: HMWP）」を構築した。複数のMWPsデータセットにおける実験結果から、本モデルが多様なタイプのMWPsを統一的に解決でき、複数の最先端モデルを上回る性能を発揮することが示された。