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人間の高度な思考能力は，複雑な記号体系としての言語と，それによって表現され，構造化された豊かな知識を駆使している。さらに記号ばかりでなく，非言語的でイメージ的な情報も人間は使用している。一方，機械による知的能力の実現は基礎的なレベルに止まっている。その主な原因は，これらの研究が，人間の持つ思考能力の十分な理解の上に立脚していなかったためと思われる。人工知能などのシステムの性能を飛躍的に高度化するためには，人間の思考能力を解明し，コンピュータシステム上の人工的手段によって模擬し，機械に導入することが必要である。そのような思考能力をシステムとして実現しながら研究することを目指す。

人間同士の対面対話を理解する際には，言語情報以外にも韻律，アイコンタクト，身振り，表情，談話などの情報が重要な役割を果たす。従って人間の対面対話を調査する上ではそれらの情報を総合的に扱った対話コーパスの存在が望まれる。（社）日本電子工業振興協会対話処理技術専門委員会が作成しているマルチモーダル対話コーパスはそのようなマルチモーダル情報をマルチメディアデータとして収録し，各モダリティーに対するタギングを試みるものである。本報告ではこのマルチモーダル対話コーパスの課題設計ならびに収録，転記，タギングというこれまでの経過とタグセットの開発管理という現在の課題について報告する。

連想実験によって構築された概念辞書を用いて，名詞と形容詞の共起関係について述べる。ここでは名詞がもつイメージとして形容詞を捉える。名詞を刺激語とした連想実験を行ない，名詞と連想された形容詞との距離を測定する。そのデータを用いてイメージ抽出の側面から共起関係について述べる。また，意味分類された形容詞がどのような種の名詞と結びつきやすいのかを考察する。その一環として形容詞を刺激語とした連想実験を行なった。特に，名詞のカテゴリーと形容詞のカテゴリーとの関係に焦点を当て，共起関集を述べる。結果として，名詞と形容詞の共起関係が定量的に明らかにされた。

人間の創造プロセスを考察し，これに基づく対話型進化システム，「Ｃｒｅａｔｉｖｅ　Ｆｌｏｗｅｒ」を構築した。Ｃｒｅａｔｉｖｅ　Ｆｌｏｗｅｒは操作性の高いデザイン支援システムである。これを従来のシステムと比較することによって，システムが創作に及ぼす効果を議論する。

比ゆ表現はそれを構成する概念の類似性が重要な役割を果たし，類似性に関係する重要な属性には情緒や感覚的なものが含まれることが多い。そこで，コンピュータによる比ゆ理解の計算モデルには，人間の認知的データを取り入れることが重要である。本論文では，比ゆ表現「ＴはＳだ」の意味を構成する顕現属性を自動的に抽出する手法を提案した。まず，概念の属性に関する連想実験を行い，比ゆ文を構成する概念が持つ属性の束を両極形容語対として表現した。次に，ＳＤ法の実験を行い，そのパラメータを用いたニューラルネットワークを組んで顕現性の高い属性を自動的に抽出する手法を提案し有効性を示した。

Ｊ‐ＴｏＢＩとは，「日本語の東京方言による朗読文」への韻律構造記述用のタグ集合である。このタグ集合を用いて，課題遂行型の対話文にタグ付与を行なった実験の結果について述べた。対話文に多く存在する感情表現に対して適切なタグ付与を行なうために，新しい「感情タグ集合」を設定した。更に，言い直しなどの発話タグ，空白時間タグ，なども設けて，対話文に対する適応性を増強した。対話音声の５分間分に対して，４人のタグ付与者を当てて作業を行った。各２人のタタグ付与者間で「タグ付与のゆれ」を測定した。既存のタグ集合に対しては約７０％の一致が見られた。

人間の創造プロセスを考察し，これに基づく対話型進化システム，「Ｃｒｅａｔｉｖｅ　Ｆｌｏｗｅｒ」を構築した。Ｃｒｅａｔｉｖｅ　Ｆｌｏｗｅｒは操作性の高いデザイン支援システムである。これを従来のシステムと比較することによって，システムが創作に及ぼす効果を議論する。

語の連想実験から得られた連想語群を基礎データとして，概念辞書を構築する方法について述べた。小学生用の学習用基本語いを刺激語として、得られた連想語といくつかのパラメータを与えて線形計画法を適用し概念的距離を計算して概念辞書を構築する。得られた概念辞書の評価を次のように行なった。１）概念辞書から日常生活と関係する「分かりやすい語」を選択する。２）選択された日常語の上位概念語と下位概念語を２次元空間に配置して，概念間の相互関係を内省により分析する。評価実験において見られた現象として，配置した概念語において上位下位関係にある語対の双方向にリンクの張られることから知見が得られた。

連想実験によって構築された概念辞書を用いて，名詞と形容詞の共起関係について述べる。ここでは名詞がもつイメージとして形容詞を捉える。名詞を刺激語とした連想実験を行ない，名詞と連想された形容詞との距離を測定する。そのデータを用いてイメージ抽出の側面から共起関係について述べる。また，意味分類された形容詞がどのような種の名詞と結びつきやすいのかを考察する。その一環として形容詞を刺激語とした連想実験を行なった。特に，名詞のカテゴリーと形容詞のカテゴリーとの関係に焦点を当て，共起関集を述べる。結果として，名詞と形容詞の共起関係が定量的に明らかにされた。

言語は使用されるなかでその規則や意味が絶えず変化していると考えられる。そこで，言語を相互作用と大域的な環境の影響を受けて変化する複雑系と仮定し，抽象的な言語のモデルを構築，シミュレーションの観察による理解を目指す。形式文法によって作られた独自の言葉を発話・受理するマルチエージェントのモデルを構築し，言語活動の能力的進化と言葉の多様性を時系列的に観察する。本研究ではシミュレーションプログラムをオリジナルに作成して考察を行った。さらに，本研究では「形式文法ルールの適合による理解」の他に「意味理解」が要求された時に起こる文法能力の変化をみるための言語進化モデルを構築した。

人間同士の対面対話を理解する際には，言語情報以外にも韻律，アイコンタクト，身振り，表情，談話などの情報が重要な役割を果たす。従って人間の対面対話を調査する上ではそれらの情報を総合的に扱った対話コーパスの存在が望まれる。（社）日本電子工業振興協会対話処理技術専門委員会が作成しているマルチモーダル対話コーパスはそのようなマルチモーダル情報をマルチメディアデータとして収録し，各モダリティーに対するタギングを試みるものである。本報告ではこのマルチモーダル対話コーパスの課題設計ならびに収録，転記，タギングというこれまでの経過とタグセットの開発管理という現在の課題について報告する。

自然な音声を合成するには人間の発話と同様に感情を付与することも重要な要素の一つである。合成音声のパラメータ（発声速度・基本周波数パターン）を変更することによって合成音声に感情を付与し，合成音声の付与した感情を聴取実験によって客観的に評価した。実験の結果「怒り」を含む音声合成に関しては有効な制御規則を見いだしたと言えるが，「喜び」を含む音声合成に関しては認識率が低くまだ十分に制御規則を見いだしていない。