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していると考えられる．本研究の前提とする「常識的判断」とは，「女性−婦人」，「山−丘」などは同義・類義の関係，「山−川」，「夕焼け−赤い」などは密な関係，「山−机」，「電車−空」などは疎な関係であると判断するなど，語と語の意味的関係について，コンピュータにも人間の常識的な感覚に近い判断をさせることをねらうものである．このような常識的判断を可能とするメカニズムは，利用者の意図を汲み取ることのできる人間的な情報処理システムの開発基盤として役立つと考えている．我々が開発を進めている常識的判断システム全体は，日常的な事項，すなわち，大きさ，重さ，速さ，時間，場所等に関する基本的な知識\cite{Kikuyama,Obata}と感覚や感情に関する知識\cite{Baba,Hanada,Tsutiya}で構成する判断知識ベースサブシステムと本論文で対象とする語概念間の関連度を評価する概念連鎖メカニズムで構成している．判断知識ベースを構成する知識は少数（約５千語）の代表的な語（代表語）の間の常識的な関係（事物の大小関係，夕焼け−赤いなど）を定義したものである．常識的判断システムに入力される多くの語は代表語ではなく，知識ベースには陽に表現されていない未知語となるため概念連鎖メカニズムは，これらの未知語について，意味的関係やその強さの度合いを評価し，最も関連の強い代表語を決定する．本稿では，この概念連鎖メカニズムの基盤となる概念ベースの構造，すなわち，語とその意味を表す属性（関連の強い語）の集合の構成とそれを用いた概念間の関連度の定量化方式について提案している．従来は一般に，概念間の類似性に重点が置かれ類似度として評価されているが，本稿では類似性のみならず「山と川」，「電車と駅」，「川と水」など概念間の幅広い関係の評価を対象とするため関連度として評価している．例えば，類似性の評価において「車と馬」は乗り物という観点において類似しているという考え方がとられているが，本稿の関連度評価では，両者の概念は乗り物という共通の属性をもっているに過ぎないと考え，全体としての関連度はかなり低いものとなる．当然，観点として乗り物が設定された場合の関連度は高くなる．観点となる概念のもつ属性の範囲に限定した関連度を評価する\cite{Irie2}ことにより，類似や相対，反意などにも対応可能である．概念間の類似度に関するテーマについては，幾つかの研究成果が報告されているが\cite{okada,oosuga,suzuki}，多くは，連想に関する理論，あるいは，自然言語処理における類似語の処理などの研究であり，本研究で対象とするような常識的判断のための概念ベースや概念関連度とは異なる．概念ベースの構造や必要とされる正確さは目的により異なったものとなる．我々の対象とする常識的判断システムの概念ベースは自動学習や利用者の教示による継続的な改善（成長）が前提となる．常識的判断の適切さは概念ベースの内容と関連度計算方式に左右されるため，利用を通じた概念ベースの恒常的な成長の容易性は極めて重要な評価要因となる．\cite{kasahara4}では，概念構造の定義と概念ベースの機械構築および概念類似度の計算方式について興味深い報告がなされている．そこでは，一つの概念を，「意味特徴を表す属性」と「概念と属性の関連の深さを表す重み」で表現された$m$次元ベクトルとして取り扱い，２つの概念間の類似度は正規化された２ベクトルの内積として計算している．このベクトル空間モデルでは，約４万の概念を約3千の独立性の高い属性で表現することによりベクトル表現のための直交性の問題に対処しているが，必ずしも直交性が保証されているとは言えない．また，属性の重みの問題として，出現頻度に基づき重みが付与されているが，属性の追加／修正が発生した時，新しい属性の重みをどのように決定するのか，既に存在する属性の重みはどのように変更するのか，という問題が生じ，概念ベースの継続的な成長を前提とすることは難しい．本稿では，これらの問題を考慮した上で，継続的な成長を容易とするような新たな概念ベースを構築し，常識的判断として適切な関連度を計算できるような関連度評価方式を提案し，実験により評価する．以下，2章で，まず，概念連鎖メカニズムの実現に必要となる概念ベースの構造について述べ,より単純な構造の概念ベースを提案する．3章では，本稿の主題である概念関連度の定量化の問題を定式化し，概念の$n$次属性までの論理関係を考慮する新方式の提案を行う．4章では，2,3章で提案した概念ベースと概念関連度計算方式の各組合わせについて評価実験を行い，人間の常識的判断により近いかという観点と，概念ベースの継続的な成長の容易性の観点において従来法との比較検討を行う．