本論文では，テキスト中に出現する比喩表現を認識するために，確率的な尺度を用いて，概念(単語)間の比喩性を検出する手法について述べる．比喩性を検出するための確率的な尺度として，``顕現性落差"と``意外性"を設定する．``顕現性落差''は，概念対を比較したときに，クローズアップされる顕現特徴の強さをはかる尺度であり，概念同士が理解可能か否かの判断に用いる．``顕現性落差''は，確率的なプロトタイプ概念記述を用いて，概念の共有属性値集合が持つ冗長度の差で定量化する．``意外性''は，概念の組み合わせがどれほど稀であるかをはかる尺度であり，概念同士が例示関係であるか否かの判断に用いる．``意外性"は，単語間の意味距離を用いて定量化する．二つの尺度を併用することによって，比喩関係を持つ概念対，すなわち，比喩性の判定が可能となる．二つの尺度を計算するために，コーパス中から抽出した語の共起情報を利用して知識ベースを利用する．両尺度を用いた比喩性検出手法を検証するために，1年分の新聞記事コーパスから構築した知識ベースと，比喩関係・例示関係・無意味の各単語対が混在するデータ100組を用いて，単語対の判別実験を行った．その結果，70\%以上の適合率で比喩関係単語対が判別できることがわかり，本手法の有効性が確認できた．