我々人間は，日常生活において様々な会話の中から必要に応じて情報を取捨選択している．さらに，会話の流れに即して語の意味を適宜解釈し，適切な応答を行っている．人間は語の情報から適切な応答を行うために，様々な連想を行っている\cite{yoshimura2006}．例えば，「車」という語から「タイヤ」，「エンジン」，「事故」，…，といった語を自然に連想する．連想によって，会話の内容を柔軟に拡大させている．このように，柔軟な会話ができる背景には，語の意味や，語と語の関係についての膨大な知識を有しているため，種々の知識から語と語の関連性を判断し，新たな語を連想することができることが挙げられる．実生活における会話では，「車と自動車」，「自動車と自転車」のように，同義性や類似性の高い語と語の関係のみならず，「車と運転」，「赤ちゃんと玩具」，「雨と傘」のように，広い意味での語と語の関連性の評価が必要となる場合が多い．人間とコンピュータ，あるいはコンピュータ同士の会話においても，人間のような柔軟で常識的な応答を行うためには連想機能が重要となる．そのためには，コンピュータに語と語に関する知識を付与し，同義性や類義性のみならず，多様な観点において語と語の関連の強さを定量的に評価する手法が必要となる．これまで，コンピュータにおける会話処理の重要な要素の一つとして，語と語の類似度に関する研究がなされてきた．類似度の研究では，シソーラスなどの知識を用いて，語と語が意味的にどの程度似ているかを評価することを目的としている\cite{kasahara1997}．そのため，会話において未知の語が出現した場合には，既知の知識との類似度を算出し，同義語や類義語に置換することによって語の意味を理解することが可能となる．一方，本論文では，コンピュータとの会話において，「雨が降っていますよ」という文に対し，「雪」，「霧」，…などの「雨」に対する同義語や類義語だけではなく，「雨」や「降る」という語から，人間が自然に想起するような，「傘」，「濡れる」，「天気予報」，…などの語を幅広く想起させ，自然な会話を行うための連想機能を実現することを目的としている．コンピュータがこのような連想をできるならば，「雨が降っていますよ」という文に対して，「それでは傘を持っていきます」という応答を生成することが可能となる．コンピュータの連想機能を実現するために，概念ベースとそれを用いた関連度計算方式が提案されている\cite{kojima2004,watabe2001,watabe2006}．概念ベースでは，語の意味（概念）が，電子化国語辞書から抽出した特徴語（直接意味語・間接意味語）と重みの集合で定義されている．各特徴語（属性）の重みは，概念と概念の関連の強さを定量的に評価するための基本量として定義している．すなわち，概念ベースの構築においては，概念に対する属性をどのように抽出し，各属性に付与する重みをどのように決定するかが重要となる．本論文では，電子化辞書から構築された4万語規模の概念ベースを，電子化された新聞記事等を用いて12万語規模の概念ベースへ拡張する手法について述べている．概念ベースの構築手法については，電子化辞書から見出し語に対する語義説明文から属性を抽出し，属性信頼度に基づく精錬を行う手法が提案されている．しかしながら，この手法には大きく2つの問題点が存在する．第一には，辞書の語義説明文から取得される大部分の属性は，語の狭義の意味を説明する語（直接意味語）であり，間接的に見出し語と関連を持つ広義の意味語（間接意味語）を獲得することが困難である点である．これは，コンピュータに柔軟な連想機能を実現する上で，同義や類義の語以外の連想語を取得する際に大きく影響する．直接意味語と間接意味語について，「自動車」の例を挙げる．\noindent例．自動車\begin{description}\item[直接意味語]車，車輪，原動機，回転，装置，ブレーキ，…\item[間接意味語]渋滞，免許証，事故，便利，交通，信号，保険，レース，…\end{description}第二には，4万語規模の概念ベースでは，幅広い連想を行い，語と語の関連性を定量化する上で語彙が不十分である点である．概念を定義するための属性は，全て概念ベースに定義されている語でなければならないという制約があるため，4万語規模の概念ベースに定義されていない語を，新たな属性として概念に付与するためには，概念ベースの拡張が必須となる．概念ベースの拡張においては，概念に付与すべき属性の抽出手法，並びに，獲得した属性に対する重みの付与手法が必要となる．まず，国語辞書からの概念ベース構築の際に適切に属性を取得することができなかった概念を抽出し，不適切な概念を削除する．属性の抽出手法として，電子化された新聞記事等における共起に基づく手法を提案する．また，重みの付与手法として，属性関連度と概念価値に基づく手法を提案する．このように拡張した概念ベースの有用性を，関連度計算方式を用いた評価実験によって示している．