論文の概要: Model-based analysis of brain activity reveals the hierarchy of language in 305 subjects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06078v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 15:30:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 17:56:37.572101
• Title: Model-based analysis of brain activity reveals the hierarchy of language in 305 subjects
• Title（参考訳）: モデルに基づく脳活動分析による305名の言語階層の解明
• Authors: Charlotte Caucheteux, Alexandre Gramfort, Jean-R\'emi King
• Abstract要約: 言語の神経基盤を分解する一般的なアプローチは、個人間で異なる刺激に対する脳の反応を関連付けている。 そこで本研究では,自然刺激に曝露された被験者に対して,モデルに基づくアプローチが等価な結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.81964713263483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A popular approach to decompose the neural bases of language consists in correlating, across individuals, the brain responses to different stimuli (e.g. regular speech versus scrambled words, sentences, or paragraphs). Although successful, this `model-free' approach necessitates the acquisition of a large and costly set of neuroimaging data. Here, we show that a model-based approach can reach equivalent results within subjects exposed to natural stimuli. We capitalize on the recently-discovered similarities between deep language models and the human brain to compute the mapping between i) the brain responses to regular speech and ii) the activations of deep language models elicited by modified stimuli (e.g. scrambled words, sentences, or paragraphs). Our model-based approach successfully replicates the seminal study of Lerner et al. (2011), which revealed the hierarchy of language areas by comparing the functional-magnetic resonance imaging (fMRI) of seven subjects listening to 7min of both regular and scrambled narratives. We further extend and precise these results to the brain signals of 305 individuals listening to 4.1 hours of narrated stories. Overall, this study paves the way for efficient and flexible analyses of the brain bases of language.
• Abstract（参考訳）: 言語の神経基盤を分解する一般的なアプローチは、個人間で、異なる刺激に対する脳反応(例えば、スクランブルされた単語、文、段落)を関連付けるものである。 成功したが、この「モデルフリー」アプローチは、大規模でコストのかかる神経画像データを取得する必要がある。 本稿では,モデルに基づくアプローチが,自然刺激に曝された被験者の同等の結果に到達できることを示す。 我々は、最近発見された深層言語モデルと人間の脳の類似性を利用して、マッピングの計算を行う。 一 通常の言論に対する脳の反応及び 二 修正刺激(例えば、スクランブル語、文又は段落)により引き起こされる深層言語モデルの活性化 モデルに基づくアプローチはLerner et al. (2011) の初歩的な研究を成功させ, 通常の物語とスクランブルされた物語の7分を聴く7人の機能的磁気共鳴画像(fMRI)を比較して言語領域の階層性を明らかにした。 さらに、これらの結果を4.1時間のナレーションを聴く305人の脳信号に拡張し、精密化する。 全体として、この研究は言語の脳基盤の効率的で柔軟な分析への道を開くものだ。

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