Human can associate relevant words from another word and can make a judgment that is association between the word and the other word. Association mechanism that be based on Concept-base and the calculation method of a degree of association is constructed to express human's natural conception. In Concept-base, the meanings of words (concepts) are defined by sets of attributes with weights as the significance of attributes. Semantic definitions of concepts are created by attributes. In fact, the significance of concepts is enhanced by defining with a lot of attributes. The dynamic method that appends new attributes to concepts is proposed in this paper. This expands the meaning of concepts and brings Concept-base closer to human common sense.%ある言葉から別の関連する言葉を連想したり，複数の言葉の間にある関連性を判断するといった思考を人間は自然と行うことができる．このような人間の自然な思考を機械が行うために，概念ベースと関連度計算方式を機軸とした連想メカニズムが構築されている．概念べースはーつの言葉を概念とし，概念の意味定義を行う属性と，その重要性を表す重みの集合で定義されている．関連度計算方式は概念ベースを用いて概念間の関連性定量的に表現する手法である．多くの属性を持つことで概念の持つ意味は広がり，様々な視点での関連性を算出することが可能となる．これにより，概念べースはより人間の常識に沿った知識べースへと精練されると考えられる．そこで本稿では概念に新たな属性を付与することで概念が持つ意味を拡張する概念ベース精練手法を提案する．
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