Frågan om hur den mänskliga hjärnan representerar begreppsmässig kunskap har diskuterats inom många vetenskapliga områden. Hjärnavbildningsstudier har visat att olika rumsliga mönster av neural aktivering är förknippade med tänkande på olika semantiska kategorier av bilder och ord (till exempel verktyg, byggnader och djur). Vi presenterar en beräkningsmodell som förutsäger den funktionella magnetiska resonanstomografin (fMRI) neural aktivering i samband med ord för vilka fMRI-data ännu inte är tillgängliga. Denna modell är tränad med en kombination av data från en biljon-ord text corpus och observerade fMRI data i samband med visning flera dussin konkreta substantiv. När modellen väl har tränats förutsäger den fMRI-aktivering för tusentals andra konkreta substantiv i textkorpus, med mycket betydande noggrannheter över de 60 substantiv för vilka vi för närvarande har fMRI-data. Han ifrågasätter hur den mänskliga hjärnan representerar och organiserar begreppskunskap har studerats av många vetenskapliga samfund. Neuroforskare med hjälp av studier av hjärntomografi (1-9) har visat att distinkta rumsliga mönster av fMRI-aktivitet är förknippade med visning av bilder av vissa semantiska kategorier, inklusive verktyg, byggnader och djur. Lingvister har karakteriserat olika semantiska roller förknippade med individuella verb, liksom de typer av substantiv som kan fylla dessa semantiska roller [t.ex. VerbNet (10) och WordNet (11, 12)]. Beräkningslingvister har analyserat statistiken över mycket stora textkorporer och har visat att ett ords betydelse till viss del fångas av fördelningen av ord och fraser med vilka det vanligen förekommer (13-17). Psykologer har studerat ordbetydelse genom studier av egenskaper (18) där deltagarna uppmanas att lista de egenskaper som de förknippar med olika ord, avslöja en konsekvent uppsättning av kärnegenskaper mellan individer och föreslå en möjlig gruppering av egenskaper genom sensoriska-motoriska metoder. Forskare som studerar semantiska effekter av hjärnskador har funnit brister som är specifika för givna semantiska kategorier (t.ex. djur) (19) (20) (21). Denna variation av experimentella resultat har lett till konkurrerande teorier om hur hjärnan kodar betydelser av ord och kunskap om objekt, inklusive teorier om att betydelser är kodade i sensoriska motoriska kortikala områden (22, 23) och teorier att de istället organiseras av semantiska kategorier såsom levande och icke-levande objekt (18, 24). Även om dessa konkurrerande teorier ibland leder till olika förutsägelser (t.ex., av vilka namngivande funktionsnedsättningar kommer co-occur hos hjärnskadade patienter), de är främst beskrivande teorier som inte gör något försök att förutsäga den specifika hjärnaktivering som kommer att produceras när ett mänskligt ämne läser ett visst ord eller ser en ritning av ett visst objekt. Vi presenterar en beräkningsmodell som gör direkt testerbara förutsägelser om fMRI-aktiviteten i samband med att tänka på godtyckliga konkreta substantiv, inklusive många substantiv för vilka inga fMRI-data för närvarande finns tillgängliga. Teorin bakom denna beräkningsmodell är att den neurala basen av den semantiska representationen av konkreta substantiv är relaterad till de fördelningsmässiga egenskaperna hos dessa ord i en brett baserad corpus av språket. Vi beskriver experiment utbildning konkurrerande beräkningsmodeller baserade på olika antaganden om de underliggande egenskaper som används i hjärnan för kodning av betydelsen av konkreta objekt. Vi presenterar experimentella bevis som visar att det bästa av dessa modeller förutspår fMRI neural aktivitet tillräckligt väl att det framgångsrikt kan matcha ord det ännu inte har stött på sina tidigare osynliga fMRI-bilder, med noggrannheter långt över de förväntade av en slump. Dessa resultat etablerar en direkt, prediktiv relation mellan statistiken över ordet co-occurrence i text och neural aktivering i samband med tänkande om ordbetydelser. Närma er. Vi använder en tränad beräkningsmodell som förutsäger den neurala aktiveringen för varje given stimulansord w med hjälp av en tvåstegsprocess, illustrerad i bild. 1................................................................ Med tanke på en godtycklig stimulans ord w, det första steget kodar betydelsen av w som en vektor för mellanliggande semantiska funktioner som beräknas från förekomsten av stimulans ord w i en mycket stor text corpus (25) som fångar den typiska användningen av ord i engelsk text. Till exempel, en mellanliggande semantisk funktion kan vara den frekvens med vilken w co-occurs med verbet "hör". Det andra steget förutsäger den neurala fMRI aktiveringen på varje voxel plats i hjärnan, som en viktad summa av neurala aktiveringar bidrog med var och en av de mellanliggande semantiska funktioner. Mer exakt, den förutsagda aktiveringen y v vid voxel v i hjärnan för word w ges av var f i (w) är värdet av den ith mellanliggande semantiska funktionen för word w, n är antalet semantiska funktioner i modellen, och c vi är en lärd skalar parameter som anger i vilken grad den ith mellanliggande semantiska funktionen aktiverar voxel v. Denna ekvation kan tolkas som att förutsäga den fullständiga fMRI-avbildningen över alla voxlar för stimulans ord w som en viktad summa av bilder, en per semantisk funktion f i. Dessa semantiska funktionsbilder, som definieras av de inlärda c vi, utgör en grunduppsättning av komponentbilder som modellerar hjärnaktiveringen i samband med olika semantiska komponenter i indatastimulansorden.
Traditionen att utveckla beräkningsmodeller för att förutsäga neurala aktiveringsmönster ges en representation av en stimulans som ett ord startades av REF, som presenterade en modell som ganska framgångsrikt (med prestanda väl över slumpen) förutspådde neurala aktiveringsmönster i samband med substantiv, med hjälp av en hand utformad uppsättning av 25 verb (reflekterande sensoriska-motoriska funktioner) och dator representationer för substantiv baserat på deras kooccurences med dessa verb i en biljon-token corpus.
Predicting human brain activity associated with the meanings of nouns
{'venue': 'Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}