Vi presenterar en serie metoder för att härleda konceptuella representationer från corpora och undersöka nyttan av fMRI data och maskininlärning metodik Mitchell et al. (2008) som underlag för utvärderingen av de olika modellerna. Inom denna ram kvantifieras kvaliteten på en semantisk modell genom dess förmåga att förutsäga fMRI-aktiveringen i samband med konceptuella stimuli. Mitchell och Al. använde en manuellt förvärvad uppsättning verb som grund för sin semantiska modell; i detta papper anser vi också automatiskt förvärvade funktioner-norm-liknande semantiska representationer. Dessa modeller gör olika antaganden om vilken typ av information som finns tillgänglig i corpora som är relevant för att representera begreppskunskap. Våra resultat visar att automatiskt förvärvade representationer kan göra lika kraftfulla förutsägelser om hjärnans aktivitet i samband med stimuli.
Devereux et al REF tillämpade ramverket för att utvärdera fyra olika utvinningsmetoder, var och en baserad på en annan informationskälla som finns i corpora.
Using fMRI activation to conceptual stimuli to evaluate methods for extracting conceptual representations from corpora
{'venue': 'Proceedings of the NAACL HLT 2010 First Workshop on Computational Neurolinguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}