論文の概要: Data-driven models and computational tools for neurolinguistics: a
language technology perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10540v1
- Date: Mon, 23 Mar 2020 20:41:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 23:23:25.316415
- Title: Data-driven models and computational tools for neurolinguistics: a
language technology perspective
- Title(参考訳): データ駆動モデルとニューロ言語学の計算ツール--言語技術の視点から
- Authors: Ekaterina Artemova and Amir Bakarov and Aleksey Artemov and Evgeny
Burnaev and Maxim Sharaev
- Abstract要約: 本稿では,脳画像に基づく神経言語学的研究について,自然言語表現に焦点をあてて概説する。
神経言語学と言語技術の相互豊か化は、脳に認識された自然言語表現の開発につながる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.082438928980087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, our focus is the connection and influence of language
technologies on the research in neurolinguistics. We present a review of brain
imaging-based neurolinguistic studies with a focus on the natural language
representations, such as word embeddings and pre-trained language models.
Mutual enrichment of neurolinguistics and language technologies leads to
development of brain-aware natural language representations. The importance of
this research area is emphasized by medical applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では,神経言語学研究における言語技術のつながりと影響について考察する。
本稿では、単語埋め込みや事前学習言語モデルなどの自然言語表現に焦点を当てた脳画像に基づく神経言語学的研究について概説する。
神経言語学と言語技術の相互強化は、脳を認識する自然言語表現の発展に繋がる。
この研究領域の重要性は医学的応用によって強調される。
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