論文の概要: Brain-inspired probabilistic generative model for double articulation analysis of spoken language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02457v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 06:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 12:51:11.195962
• Title: Brain-inspired probabilistic generative model for double articulation analysis of spoken language
• Title（参考訳）: 音声言語の二重調音解析のための脳誘発確率生成モデル
• Authors: Akira Taniguchi, Maoko Muro, Hiroshi Yamakawa, Tadahiro Taniguchi
• Abstract要約: ヒト脳は、音声言語における二重関節構造を解析する。 ヒトの脳内でDAAがどのように実行されるかは未定である。 本研究では、いくつかの神経科学調査の結果に基づいて、脳内で実現可能なDAA仮説のためのPGMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0349768355860895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The human brain, among its several functions, analyzes the double articulation structure in spoken language, i.e., double articulation analysis (DAA). A hierarchical structure in which words are connected to form a sentence and words are composed of phonemes or syllables is called a double articulation structure. Where and how DAA is performed in the human brain has not been established, although some insights have been obtained. In addition, existing computational models based on a probabilistic generative model (PGM) do not incorporate neuroscientific findings, and their consistency with the brain has not been previously discussed. This study compared, mapped, and integrated these existing computational models with neuroscientific findings to bridge this gap, and the findings are relevant for future applications and further research. This study proposes a PGM for a DAA hypothesis that can be realized in the brain based on the outcomes of several neuroscientific surveys. The study involved (i) investigation and organization of anatomical structures related to spoken language processing, and (ii) design of a PGM that matches the anatomy and functions of the region of interest. Therefore, this study provides novel insights that will be foundational to further exploring DAA in the brain.
• Abstract（参考訳）: ヒト脳は、そのいくつかの機能の中で、音声言語における二重関節構造、すなわち二重関節分析(DAA)を分析している。 単語が接続されて文を形成し、単語が音素や音節で構成された階層構造を二重調音構造と呼ぶ。 人間の脳内でDAAがどのように実行されるかは確立されていないが、いくつかの知見が得られている。 さらに、確率的生成モデル(PGM)に基づく既存の計算モデルは神経科学的な知見を取り入れておらず、脳との整合性については議論されていない。 この研究は、これらの既存の計算モデルと神経科学的な知見を比較、マッピングし、統合し、このギャップを橋渡しし、今後の応用やさらなる研究に関係している。 本研究は、複数の神経科学調査の結果に基づいて、脳内で実現可能なdaa仮説のためのpgmを提案する。 研究は (i)音声言語処理に関する解剖学的構造の調査と組織化 (ii)関心領域の解剖と機能に一致するPGMの設計。 そこで本研究では,脳内DAAのさらなる探索の基礎となる新たな知見を提供する。

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