論文の概要: Bayesian Modeling of Language-Evoked Event-Related Potentials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03392v1
- Date: Thu, 7 Jul 2022 15:58:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-08 18:08:39.622762
- Title: Bayesian Modeling of Language-Evoked Event-Related Potentials
- Title（参考訳）: 言語誘発事象関連電位のベイズモデル
- Authors: Davide Turco and Conor Houghton
- Abstract要約: 本稿では, 単語素因とニューラル応答を関連づけた実験データを用いて, 事象関連電位を解析するためのベイズ的アプローチを提案する。
本モデルでは,単語代入が事象関連ポテンシャルのほとんどの構成要素に与える影響を推定し,よりリッチなデータ記述を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bayesian hierarchical models are well-suited to analyzing the often noisy
data from electroencephalography experiments in cognitive neuroscience: these
models provide an intuitive framework to account for structures and
correlations in the data, and they allow a straightforward handling of
uncertainty. In a typical neurolinguistic experiment, event-related potentials
show only very small effect sizes and frequentist approaches to data analysis
fail to establish the significance of some of these effects. Here, we present a
Bayesian approach to analyzing event-related potentials using as an example
data from an experiment which relates word surprisal and neural response. Our
model is able to estimate the effect of word surprisal on most components of
the event-related potential and provides a richer description of the data. The
Bayesian framework also allows easier comparison between estimates based on
surprisal values calculated using different language models.
- Abstract（参考訳）: ベイズ階層モデルは、認知神経科学における脳波実験からのノイズの多いデータを分析するのによく適しています。
典型的な神経言語学的実験では、事象関連電位は非常に小さな効果しか示さず、データ分析に対する頻繁なアプローチはこれらの効果のいくつかを確立できない。
本稿では, 単語素因とニューラル応答を関連づけた実験の例を用いて, 事象関連電位を解析するためのベイズ的アプローチを提案する。
本モデルでは,単語代入が事象関連ポテンシャルのほとんどの構成要素に与える影響を推定し,よりリッチなデータ記述を提供する。
ベイズフレームワークはまた、異なる言語モデルを用いて計算された推定値に基づく推定値の比較を容易にする。
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