Autor/autores:
Andrew James Anderson , Douwe Kiela , Jeffrey R. Binder ...(et.al)
Comprender cómo y dónde en el cerebro se construye el significado a nivel de oraciones a partir de las palabras presenta un gran desafío científico. Los avances recientes han comenzado a explicar la activación cerebral provocada por oraciones utilizando modelos vectoriales de significado de palabras derivados de patrones de co-ocurrencia de palabras en corpus de ...
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Comprender cómo y dónde en el cerebro se construye el significado a nivel de oraciones a partir de las palabras presenta un gran desafío científico. Los avances recientes han comenzado a explicar la activación cerebral provocada por oraciones utilizando modelos vectoriales de significado de palabras derivados de patrones de co-ocurrencia de palabras en corpus de texto.
Estos estudios han ayudado a trazar la representación semántica a través de una red cerebral distribuida que abarca la corteza temporal, parietal y frontal. Sin embargo, no está claro si los patrones de activación dentro de las regiones reflejan representaciones unificadas del significado a nivel de oración, en contraposición a las superposiciones de palabras componentes independientes del contexto. Esto se debe a que los modelos generalmente han representado oraciones como "bolsas de palabras" que descuidan la estructura a nivel de la oración.
Para abordar este asunto, interrogamos la activación de resonancia magnética funcional obtenida cuando 14 participantes (9F, 5M) leyeron 240 oraciones, utilizando oraciones codificadas por una red neuronal artificial profunda recurrente entrenada en una tarea de inferencia de oraciones (InferSent). Las conexiones recurrentes y los filtros no lineales permiten a InferSent transformar secuencias de vectores de palabras en representaciones de oraciones "proposicionales" unificadas adecuadas para evaluar las relaciones de implicación entre oraciones.
Usando el modelado de codificación de voxel, demostramos que InferSent predice elementos de activación de fMRI que no pueden predecirse mediante modelos de bolsa de palabras y modelos de oraciones usando reglas gramaticales para ensamblar vectores de palabras. Este efecto se produce en una red distribuida, lo que sugiere que el significado proposicional a nivel de oración está representado dentro y a través de múltiples regiones corticales en lugar de en un solo sitio.
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