人类语言处理脑电特征的统一信息论模型
计算与语言
2022-12-19 v1
摘要
我们提出一种大脑中人类语言处理的信息论模型，其中 incoming 语言输入在两个层面上被处理：启发式解释层面和错误校正层面。我们提出这两类信息处理具有 distinct 的脑电图特征，对应于有据可查的与语言相关的事件相关电位（ERP）的N400和P600成分。形式上，我们表明一个词在语境中的信息内容（surprisal）可分解为两个量：（A）启发式惊奇，表示给定推断语境下该词的处理难度，并与N400信号对应；以及（B）差异信号，反映真实语境与推断语境之间的偏离，并与P600信号对应。这两个量均可使用现代NLP技术估计。我们通过成功模拟Ryskin等人（2021）先前报告的实验数据中由多种语言操作引发的ERP模式，验证了我们的理论。我们的理论原则上与假定“足够好”启发式解释阶段的传统认知理论相容，但具有精确的信息论表述。
引用
@article{arxiv.2212.08205,
title = {A unified information-theoretic model of EEG signatures of human language processing},
author = {Jiaxuan Li and Richard Futrell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08205},
year = {2022}
}
备注
4 pages, 3 figures, accepted InfoCog workshop at NeurIPS 2022