人間はあいまいな情報を受け取り適宜に解釈して適切に会話を進めたり適切な行動を取ることができる．これは，人間が長年にわたって蓄積してきた，言語やその基本となる語概念に関する「常識」を持っているからである．すなわち，ある単語から概念を想起し，さらに，その概念に関連のある様々な概念を連想できる能力が重要な役割を果たしていると考えられる．ここで，ある単語に関連のある様々な単語を連想できるためには，単語間の意味的類似性だけでなく，単語間に存在する常識的な関係も含めた単語間の距離を評価できる必要がある．単語間の意味的な類似度の計算や距離計算は，自然言語処理における基本要素技術である．本稿では，単語間の距離計算法を提案している．従来，単語間の距離は，単語同士が意味的にどの程度似ているかを表すものであるとして，「類似度」と呼ばれている．単語の意味的類似性には直接的類似性や間接的類似性があり，また，間接的類似性はさらに細かく分類される\cite{Utsumi}．直接的類似性は辞書的カテゴリの類似であるのに対し，間接的類似性は辞書的カテゴリ以外の類似である．たとえば，「大人」と「子供」は同じ「人」に分類されるため意味的に似ており，類似度は高いはずであるが，「子供」と「おもちゃ」は意味的には似ていないし，同じ分類には含まれないであろうから類似度は低くなるであろう．しかし，実際には「子供」から「おもちゃ」を連想できることから，両者の距離はある程度近いものと思われる．「子供とおもちゃ」のような何らかの関連があるもの同士にも距離を定義できるようにするため，本研究では，単語間の距離のことを「関連度」と呼んでいる．もちろん，関連度には類似度の性質も含まれている．すなわち，直接的類似性が高いものも関連度は大きいと考えられる．本研究では，直接的類似性や間接的類似性を問わず，人間が常識的にイメージする単語間の距離に近いほど，その関連度計算法は優れていると判断する．このような関連度を計算するには，従来用いられてきた単語間の意味的（あるいは分類的）上位下位関係を記述したシソーラス\cite{NTT}などでは困難である．また，ある文書空間内での共起情報を用いれば関連度を計算可能と思われるが，どのような文書空間を用いるべきかが問題となる．本研究では，文書空間として概念ベースを用いる．概念ベースは（後述するが），国語辞書や大量の新聞記事を用いて構築したものであり，仮想的な文書空間と捉えることができる．以下，2章では本研究で用いる概念ベースの構造について述べる．3章では，概念間の関連性の評価法に対する既存研究についてふれ，関連度計算法自体の評価の方法を述べる．4章では，本稿の主題である関連度計算法について従来法を述べ，評価考察を行った後，5，6章で新しい計算法についての提案と評価考察を行う．なお以下では，「単語」を「概念」あるいは「概念表記」と呼ぶ．これは，「単語」と言う言葉はその表記をさす場合とその単語の意味，すなわち，その単語が指し示す概念を表す場合があるため，それらを区別するために，表記を表す場合は「概念表記」，意味を表す場合は「概念」と呼ぶ．ただし，厳密な区別が困難な場合も多いので，その場合は「単語」と呼ぶこととする．