I denna uppsats använder vi distribuerade ord representationer (dvs. ord inbäddningar) för att analysera representationen av semantik i hjärnans aktivitet. Hjärnaktivitetsdata spelades in med hjälp av funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI) när försökspersonerna tittade på ord. Först analyserade vi den funktionella selektiviteten av olika cortex områden genom att beräkna korrelationerna mellan neurala svar och flera typer av ord representationer, inklusive skipgram ord inbäddningar, visuella semantiska vektorer, och primära visuella funktioner. Resultaten visade överensstämmelse med befintlig neurovetenskaplig kunskap. För det andra använde vi beteendedata som den semantiska grundsanningen för att mäta deras relevans med hjärnaktivitet. En metod för att uppskatta ordet inbäddning under begränsningar av hjärnaktivitet likheter föreslås ytterligare baserat på den semantiska ordet inbäddning (SWE) modell. De experimentella resultaten visar att hjärnaktivitetsdata är signifikant korrelerade med beteendedata från humana bedömningar av semantisk likhet. Sambandet mellan det uppskattade ordet inbäddningar och den semantiska marken sanningen kan effektivt förbättras efter integrering av hjärnaktivitet data för lärande, vilket innebär att semantiska mönster i neurala representationer kan existera som inte helt har fångats av state-of-the-art ord inbäddningar som härrör från text corpora.
REF, har visat att neurala aktiveringar för olika delar av hjärnan korreleras med ord inbäddningar särskilt skip-gram.
Exploring Semantic Representation in Brain Activity Using Word Embeddings
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}