論文の概要: Using Single-Trial Representational Similarity Analysis with EEG to track semantic similarity in emotional word processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03529v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 17:17:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-09 14:48:03.882378
• Title: Using Single-Trial Representational Similarity Analysis with EEG to track semantic similarity in emotional word processing
• Title（参考訳）: 脳波を用いた感情的単語処理における意味的類似性の追跡
• Authors: Feng Cheng
• Abstract要約: この論文は、表現類似性分析(RSA)を単一の脳波データセットに適用する。 脳波データセットに対する単一審理RSAの有効性について検討したい。 また、感情的な単語処理における意味的意味の役割についても検討したい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66512000865131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is a powerful non-invasive brain imaging technique with a high temporal resolution that has seen extensive use across multiple areas of cognitive science research. This thesis adapts representational similarity analysis (RSA) to single-trial EEG datasets and introduces its principles to EEG researchers unfamiliar with multivariate analyses. We have two separate aims: 1. we want to explore the effectiveness of single-trial RSA on EEG datasets; 2. we want to utilize single-trial RSA and computational semantic models to investigate the role of semantic meaning in emotional word processing. We report two primary findings: 1. single-trial RSA on EEG datasets can produce meaningful and interpretable results given a high number of trials and subjects; 2. single-trial RSA reveals that emotional processing in the 500-800ms time window is associated with additional semantic analysis.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)は、高時間分解能の強力な非侵襲脳イメージング技術であり、認知科学研究の様々な領域で広く利用されている。 この論文は、表現的類似性分析(RSA)を単一の脳波データセットに適用し、その原理を多変量解析に精通していない脳波研究者に導入する。 2つの目的があります 1. 脳波データセットに対する単検体RSAの有効性について検討する。 2) 情緒的単語処理における意味的意味論の役割を考察するために, 単審理RSAと計算意味論モデルを利用したい。 2つの主要な発見を報告します 1. 単一の脳波データセット上のRSAは、多量の臨床試験及び主題から有意義かつ解釈可能な結果を得ることができる。 2. 単検体RSAは500～800msの時間窓における情動処理が追加の意味解析と関連していることを明らかにした。

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