Пример концептуальной ассоциации, наложенной на изображения мозга.
Анализ множественных вокселей (MVPA) в исследованиях функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI) считается эффективным для изучения того, как человеческий мозг представляет значения слов в сочетании с пространством репрезентации языкового корпуса.
Однако было сделано несколько попыток использовать нормы словесных ассоциаций в качестве семантической сети для изучения того, как лексическое родство измеряется как сходство в паттернах нейронной активации.
Теперь сотрудники лаборатории Хироюки Акама в Tokyo Tech в сотрудничестве с Брайаном Мерфи из Университета Карнеги-Меллона (Королевский университет) разработали оригинальное определение расстояния для графов, названное мерой Маркова-обратного F (MiF), и измерили его эффективность для прогнозирование нейронной активности, зарегистрированной во время концептуальной обработки в человеческом мозгу.
Согласовав геодезические вычисления и корректировку совпадения, MiF предоставляет информацию о лингвистическом графике норм словесных ассоциаций (EAT).
Применительно к наборам данных фМРТ Mitchell et al.Исследования науки (2008 г.), наша модель может получить с наилучшей предсказательной точностью скалярный параметр, который определяет степень, в которой каждый воксель в мозге активируется каждым словом.
Новая техника декодирования фМРТ была создана для выяснения взаимосвязи между семантическими и нейронными сетями в вычислительной нейролингвистике.