我々は，人間と自然な会話を行うことができる知的ロボットの実現を目標に研究を行っている．ここで述べている「知的」とは，人間と同じように常識的に物事を理解・判断し，応答・行動できることである．人間は会話をする際に意識的または無意識のうちに，様々な常識的な概念（場所，感覚，知覚，感情など）を会話文章から判断し，適切な応答を実現しコミュニケーションをとっている．本論文では，それらの常識的な判断のうち，未知語の理解に着目し，研究を行っている．知的ロボットとの円滑なコミュニケーションを実現するにあたり，重要となる技術が自然言語処理である．近年，自然言語処理において，単語を意味的に分類したシソーラス\cite{NTT_Thesaurus:97}，\cite{G.A.Miller:95}が数多く構築されている．これらのシソーラスは，情報検索や機械翻訳など多くの分野で利用されている．会話処理にシソーラスを用いた場合，会話文中にシソーラスに定義されていない単語（以下，未知語と呼ぶ）が含まれると，その会話文を理解することができない．そのため，未知語が大局的にどのような意味を持つのかを知る必要がある．未知語が所属するべきシソーラスのノードを提示することで，未知語の内容を簡明に表示することができると考える．これを実現するためには，ある単語から概念を想起し，さらに，その概念に関係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す．これまで，ある概念から様々な概念を連想できるメカニズムを，概念ベース\cite{okumura:07}と関連度計算\cite{watabe:06}により構成し，実現する方法が提案されている．そこで本論文では，連想メカニズムおよびシソーラスの体系的特徴を基に未知語を所属するべき最適なノードへ分類する手法を提案する．これまでにも同種の研究がなされている．\cite{uramoto:96}では，言語データとしてISAMAP\cite{tanaka:87}を利用し，未知語をシソーラスに分類する手法としてコーパス中の出現回数などの統計情報を用いている．また\cite{maeda:00}では，言語データとしてNTTシソーラス\cite{NTT_Thesaurus:97}を利用し，未知語をシソーラスに分類する手法として統計的決定理論の1つであるベイズ基準を用いている．一方で\cite{sakaki:07}では，検索エンジンのヒット件数に対して$\chi^2$値を用いた関連度の指標を用いることで，シソーラスの自動構築を行う手法が提案されている．また\cite{bessho:06}では，コーパスにおける単語同士の共起頻度を用いて単語をベクトル表現で表すことで，概念ベースを作成している．そして，概念ベースに登録していない単語のベクトル表現を，意味空間への射影による手法および分散最小性に基づく手法を用いて推定し，概念ベースを拡張する方法が提案されている．このようにこれまでの研究は，コーパスやシソーラスなどの言語データに存在する単語と未知語の共起頻度を利用することで，両者の関連性を比較し，未知語を既存のシソーラスに分類するものである．そのため，これまでの研究は，用いる言語データに存在しない未知語の場合，共起頻度を獲得することができないため，対応できないという問題を抱えている．本論文では，共起頻度に加えて，ある概念から様々な概念を連想できる連想メカニズムを用いている．その結果，固有名詞を含んだ未知語に対応した柔軟なメカニズムの構築を実現している．