自然言語をコンピュータで処理するためには，言語学的情報に基づいて構文解析や表層的意味解析を行うだけではなく，われわれが言語理解に用いている一般的な知識，当該分野の背景的知識などの必要な知識（記憶）を整理し，自然言語処理技術として利用可能な形にモデル化することが重要になっている．一般性のある自然言語理解のために，現実世界で成り立つ知識を構造化した知識ベースが必要であり，そのためには人間がどのように言葉を理解しているかを調べる必要があると考えている．初期の知識に関する研究では，人間の記憶モデルの１つとして意味的に関係のある概念をリンクで結んだ意味ネットワーク・モデルが提案されている．CollinsとLoftusは，階層的ネットワークモデル\cite{Collins1969}を改良し，意味的距離の考えを取り入れ活性拡散モデルを提案した\cite{Collins1975}．意味的距離をリンクの長さで表し，概念間の関係の強いものは短いリンクで結んでいる．このモデルによって文の真偽判定に関する心理実験や典型性理論\cite{Rosch1975}について説明した．大規模な知識ベースの例として，電子化辞書があげられる．日本ではコンピュータ用電子化辞書としてEDR電子化辞書が構築されている\cite{Edr1990}．WordNetはGeorgeA.Millerが中心となって構築した電子化シソーラスで，人間の記憶に基づいて心理学的見地から構造化されている\cite{Miller1993}．EDR電子化辞書やWordNetは自然言語処理分野などでもよく参照されている．連想実験は19世紀末から被験者の精神構造の把握など，臨床検査を目的として行なわれている．被験者に刺激語を与えて語を自由に連想させ，連想語の基準の作成・分析などの研究がある．50年代から臨床診断用としてだけでなく，言語心理学などの分野も視野にいれた研究が行なわれている．梅本は210語の刺激語に対し大学生1000人の被験者に自由連想を行ない，連想基準表を作成している\cite{Umemoto1969}．選定された刺激語は，言語学習，言語心理学の研究などに役立つような基本的単語とし，また連想を用いた他の研究との比較可能性の保持も考慮にいれている．しかし連想基準表を発表してから長い年月が経っており，我々が日常的に接する基本的単語も変化している．本研究では小学生が学習する基本語彙の中で名詞を刺激語として連想実験を行い，人間が日常利用している知識を連想概念辞書として構造化した．また刺激語と連想語の2つの概念間の距離の定量化を行なった．従来の電子化辞書は木構造で表現され，概念のつながりは明示されているが距離は定量化されておらず，概念間の枝の数を合計するなどのような木構造の粒度に依存したアドホックなものであった．今後，人間の記憶に関する研究や自然言語処理，情報検索などに応用する際に，概念間の距離を定量化したデータベースが有用になってくると考えている．本論では，まず連想実験の内容，連想実験データ修正の方法，集計結果について述べる．次に実験データから得られる連想語と連想時間，連想順位，連想頻度の3つのパラメータをもとに線形計画法によって刺激語と連想語間の概念間の距離の計算式を決定する．得られた実験データから概念間の距離を計算し連想概念辞書を作成する．連想概念辞書は，刺激語と連想語をノードとした意味ネットワークの構造になっている．次に，連想概念辞書から上位／下位階層をなしている意味ネットワークの一部を抽出，二次元平面で概念を配置してその特徴について調べた．また，既存の電子化辞書であるEDR電子化辞書，WordNetと本論文で提案する連想概念辞書の間で概念間の距離の比較を行ない，連想概念辞書で求めた距離の評価を行なう．