コンピュータの自然言語理解機能は柔軟性を高めて向上しているが，字義通りでない文に対する理解機能については，人間と比較してまだ十分に備わっていない．例えば，慣用的でない比喩表現に出会ったとき，人間はそこに用いられている概念から連想されるイメージによって意味をとらえることができる．そこでは，いくつかの共通の属性が組み合わされて比喩表現の意味が成り立っていると考えられる．したがって，属性が見立ての対象となる比喩の理解をコンピュータによって実現するためには，属性を表す多数の状態概念の中から，与えられた二つの名詞概念に共通の顕著な属性を自動的に発見する技術が重要な要素になると考えられる．本論文では，任意に与えられた二つの名詞概念で「TはVだ」と比喩的に表現するときの共通の顕著な属性を自動的に発見する手法について述べる．ここで比喩文「TはVだ」において，T(Topic)を被喩辞，V(Vehicle)を喩辞と呼ぶ．本論文で扱う比喩はこの形の隠喩である．具体的には，連想実験に基づいて構成される属性の束を用いてSD法(SemanticDifferentialMethod)の実験を行い，その結果を入力データとして用いるニューラルネットワークの計算モデルによって行う．以下では，2章で比喩理解に関する最近の研究について述べる．次に，3章で比喩の特徴発見の準備として認知心理実験について述べ，4章で比喩の特徴発見手法について説明する．そして5章で，4章で説明した手法による具体例な実行例を示し，その考察を行う．最後に6章でまとめと今後の課題について述べる．