I denna artikel visar vi att en corpus av några tusen Wikipedia artiklar om betong eller visualiseringsbara begrepp kan användas för att producera en lågdimensionell semantisk funktion representation av dessa begrepp. Syftet med en sådan representation är att fungera som en modell av ett objekts mentala sammanhang under funktionella experiment med magnetisk resonanstomografi (fMRI). En nyligen genomförd studie [19] visade att det var möjligt att förutsäga fMRI-data som förvärvats medan försökspersonerna tänkte på ett konkret koncept, med tanke på en representation av dessa begrepp i termer av semantiska egenskaper som erhållits med mänsklig övervakning. Vi använder ämnesmodeller på våra corpus för att lära oss semantiska funktioner från text på ett oövervakat sätt, och visar att dessa funktioner kan överträffa dem i [19] krävande 12- och 60-vägs klassificering uppgifter. Vi visar också att dessa egenskaper kan användas för att avslöja likheter i hjärnaktivering för olika begrepp som parallell dessa relationer i beteendedata från människor.
Syftet med en sådan representation är att fungera som en modell av det mentala sammanhanget för ett ämne under funktionella magnetisk resonanstomografi (fMRI) experiment REF.
Using Wikipedia to learn semantic feature representations of concrete concepts in neuroimaging experiments
{'venue': 'Artificial intelligence', 'journal': 'Artificial intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}