本研究の目的は自然言語の意味理解に必要な連想システムの開発である．例えば，“冷蔵庫に辞書がある”と人間が聞けば，冷蔵庫に辞書があることを奇妙に思い“本当ですか”と聞き返したり，誤りの可能性を考えることができるだろう．しかし，計算機ではこのような処理は困難である．これは，人間なら冷蔵庫と辞書には関係がないことを判断できたり，最初の冷蔵庫という語から辞書を連想することができないためである．このような語間の関係の強さを求める機能や，ある語に関係のある語を出力する機能を持った連想システムの開発が本研究の目的である．従来，連想ではシソーラスや共起情報などがよく用いられるが，シソーラスでは語の上位下位関係を基本とした体系しか扱えず，共起情報では人間の感覚とは異なる場合も多く十分ではない．本研究において，連想システムは語の意味と概念を定義する概念ベースおよび概念ベースを用いて語間の関連の強さを評価する関連度計算アルゴリズムで構成されている．最初の概念ベース（基本概念ベース）は複数の国語辞書から機械構築され，語は属性とその重みのペア集合により定義される．語は国語辞書の見出し語から，属性は説明文の自立語から，その重みは自立語の出現頻度をベースに決定されている\cite{Kasahara1997}．概念ベースは大規模であるため，一度に完成させることは困難であり，継続的に構築する必要がある．機械構築した概念ベースは，不適切な属性（雑音）が多く含まれ，自立語の出現頻度による重みでは，属性の意味的な重要性を正確に表現しているとは言えない．そこで，概念ベースの属性や重みの質を向上する精錬が必要となる．本稿では精錬方式として属性の確からしさ（属性信頼度）\cite{Kojima2001}を用いた重み決定方式を提案している．以下，2章では概念の定義と概念ベースについて述べる．3章では概念ベースの構築や評価に用いる関連度の定義について述べる．4章では属性信頼度を用いた概念ベースの精錬方式について述べる．5章では概念ベースの評価法について述べ，精錬後の概念ベースの評価結果について考察する．