通过零样本MEG预测建模任务对大脑意义表征的影响
计算与语言
2020-11-17 v2 人工智能
机器学习
摘要
意义如何在大脑中表征仍是神经科学中的重大开放问题之一。一个词（如“鸟”）是否总具有相同的表征，还是说加工该词的任务会改变其表征（回答“能吃吗？” versus “能飞吗？”）？已被证明，受试者在执行不同语义任务时阅读同一词的大脑活动跨任务存在差异。然而，任务本身如何促成这一差异仍未被理解。在当前工作中，我们研究被试被要求回答关于具体名词问题时的脑磁图（MEG）记录。我们通过将毫秒分辨率MEG记录预测为名词语义与任务二者的函数，来探究任务（即所问问题）对具体名词加工的影响。利用该方法，我们通过比较这些假设对训练期间未见过的新任务和名词做出的零样本预测，检验了若干关于任务-刺激交互的假设。我们发现，纳入任务语义显著改善了跨被试的MEG记录预测。该改善发生于被试首次看到词后475–550 ms，对应于被认为的单词语义加工结束时刻。这些结果表明，仅单词语义加工的末尾是任务依赖的，并对未来研究提出挑战，即作为任务与刺激的函数来 formulation 更早任务效应的新假设。
引用
@article{arxiv.2009.08424,
title = {Modeling Task Effects on Meaning Representation in the Brain via Zero-Shot MEG Prediction},
author = {Mariya Toneva and Otilia Stretcu and Barnabas Poczos and Leila Wehbe and Tom M. Mitchell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08424},
year = {2020}
}
备注
accepted at NeurIPS 2020