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本研究では人間が持つ記憶，特に概念とその関係の構造について，連想概念辞書とパルスニューラルネットワークによるモデルを構築した。また本モデルの自然言語処理への応用として，比ゆを理解するシステムを構築した。そしてこれを評価する為，人間の比ゆ理解に関するアンケートを実施し，本システムの出力結果との比較を行った。

地図と時刻表を共通の情報をして、2人が相談しながら旅行ルートを決めていく課題で、対話をビデオで録画して対話文を書き起こした。その対話文をコンピュータで自動的に理解するシステムを構築し、共通の知識が有効であることを示した。

連想実験によって構築した連想概念辞書を用いて名詞とその属性をあらわす感性語との定量的関連について述べる。名詞を刺激語とした連想実験の結果から、連想された感性語と刺激語との距離を計算する。その感性語から名詞の上位・下位関係における属性継承やカテゴリ内における典型性などについて考察する。

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，認定結果を円形図上に表現した。本手法では属性評定値を表す点の集合に対する凸包という幾何学的な概念を用いることにより，相対的に顕現性の高い属性を抽出できた。

インドネシア語の意味解析をナイーブベイズの手法で行って、語の意味の曖昧性解消を行う手法を提案し、有効性を明らかにした。

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。

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。

人間が日常使用する単語の、前、後ろ、右、左について、相対的な座標と絶対的な座標を対比させて、3次元グラフィックスシステムを用いて明らかにした。

本研究では，顔画像情報が自然言語情報による状況解釈に影響する度合を測定することを目的として，顔画像と自然言語を統合して実験を行った。あい昧性を含む自然言語文と３種類の顔画像のうちの一つとを提示し（「幸福」，「怒り」など，「中立」），その顔画像から類推される解釈被験者に選択してもらうシステムを作成した。このシステムを用いた被験者１０人規模の実験結果から，その自然言語文における被験者解釈が顔画像によって決まることが定量的に示された。また，被験者による顔画像の表情認識の違いが実験結果に与える影響を考慮し，被験者１１名による顔画像の単独評価実験を行った。

コンピュータと人間の自然なマルチモーダル対話を実現するために，人間同士のマルチモーダル対話処理過程に学ぶのは有益なアプローチである。本報告では（社）電子工業振興協会対話処理技術専門委員会が作成中のマルチモーダル対話コーパスについて紹介することを主旨とする。また，マルチモーダル対話関連のトピックとして，映像への外部照応を含む質問応答文の意味解析実験について，さらに，意味情報とその他のマルチモーダル情報を統合する脳機能（ＥｎｔｏｒｈｉｎａｌＣｏｒｔｅｘ）の機能をヒントに，コンピュータでマルチモーダル情報をパケット化するアイデアについても触れる。

従来の情報科学では，明示的で誤りのない理想的な知識を仮定し，そのうえで推論を行う過程としての思考のモデルが考えられてきた。しかし，実際の人間の知識や思考はそのように「固い」ものではなく，矛盾も許容するような知識を持ち柔軟な思考を行っていると考えられている。そこで本論文では，大規模な連想実験から得られる連想記憶に基づいて，概念の階層構造化と距離空間化，名詞と動詞の連想関係，属性，状況（環境），などについて述べる。さらに，情動情報の自然言語処理や，概念辞書に基づく柔軟な思考向けて考察する。