Vector Space Models (VSMs) representerar ordbetydelser som punkter i ett utrymme med höga dimensioner. VSM:er skapas vanligtvis med hjälp av en stor textkorpora, och representerar så ordsemantik som observeras i text. Vi presenterar en ny algoritm (JNNSE) som kan innehålla ett mått av semantik som inte tidigare använts för att skapa VSM: hjärnaktiveringsdata registreras medan människor läser ord. Den resulterande modellen drar nytta av de kompletterande styrkor och svagheter av corpus och hjärnaktiveringsdata för att ge en mer fullständig representation av semantik. Utvärderingar visar att modellen 1) matchar ett beteendemått av semantik närmare, 2) kan användas för att förutsäga corpus data för osynliga ord och 3) har prediktiv kraft som generaliserar över hjärnan avbildning teknik och över försökspersoner. Vi anser att modellen på så sätt är en mer trogen representation av mentala ordförråd.
REF visade att integrering av textvektorrymdmodeller med hjärnaktiveringsdata när människor läser ord uppnår bättre korrelation till beteendedata än modeller av en modalitet.
Interpretable Semantic Vectors from a Joint Model of Brain- and Text- Based Meaning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}