論文の概要: ROSE: A Neurocomputational Architecture for Syntax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08877v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 18:44:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 18:18:22.252359
• Title: ROSE: A Neurocomputational Architecture for Syntax
• Title（参考訳）: ROSE: シンタクスのための神経計算アーキテクチャ
• Authors: Elliot Murphy
• Abstract要約: 本稿では,ROSEモデルと呼ばれる構文のニューロ計算アーキテクチャを提案する。 ROSEでは、構文の基本データ構造は原子的特徴、心的表現のタイプ(R)であり、単一ユニットとアンサンブルレベルでコード化されている。 低周波カップリングと位相振幅カップリング(pSTS-IFGによるデルタ-テータカップリング、IFGによるテータ-ガンマカップリングから概念ハブへのテータ-ガンマカップリング)の識別形式は、これらの構造を異なるワークスペースにエンコードする(E)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A comprehensive model of natural language processing in the brain must accommodate four components: representations, operations, structures and encoding. It further requires a principled account of how these components mechanistically, and causally, relate to each another. While previous models have isolated regions of interest for structure-building and lexical access, many gaps remain with respect to bridging distinct scales of neural complexity. By expanding existing accounts of how neural oscillations can index various linguistic processes, this article proposes a neurocomputational architecture for syntax, termed the ROSE model (Representation, Operation, Structure, Encoding). Under ROSE, the basic data structures of syntax are atomic features, types of mental representations (R), and are coded at the single-unit and ensemble level. Elementary computations (O) that transform these units into manipulable objects accessible to subsequent structure-building levels are coded via high frequency gamma activity. Low frequency synchronization and cross-frequency coupling code for recursive categorial inferences (S). Distinct forms of low frequency coupling and phase-amplitude coupling (delta-theta coupling via pSTS-IFG; theta-gamma coupling via IFG to conceptual hubs) then encode these structures onto distinct workspaces (E). Causally connecting R to O is spike-phase/LFP coupling; connecting O to S is phase-amplitude coupling; connecting S to E is a system of frontotemporal traveling oscillations; connecting E to lower levels is low-frequency phase resetting of spike-LFP coupling. ROSE is reliant on neurophysiologically plausible mechanisms, is supported at all four levels by a range of recent empirical research, and provides an anatomically precise and falsifiable grounding for the basic property of natural language syntax: hierarchical, recursive structure-building.
• Abstract（参考訳）: 脳内の自然言語処理の包括的なモデルでは、表現、操作、構造、エンコーディングの4つのコンポーネントを扱わなければならない。 さらに、これらのコンポーネントがいかに機械的かつ慎重に相互に関連しているかを原則的に説明する必要がある。 以前のモデルでは構造構築と語彙アクセスに関心のある独立した領域を持っていたが、神経の複雑さの異なるスケールを橋渡しすることに関して多くのギャップが残っている。 ニューラル振動が様々な言語過程をインデクシングする方法の既存の説明を拡張することにより、ROSEモデル(Representation, Operation, Structure, Encoding)と呼ばれる構文のためのニューロ計算アーキテクチャを提案する。 ROSEでは、構文の基本データ構造は原子的特徴、心的表現のタイプ(R)であり、単一ユニットとアンサンブルレベルでコード化されている。 これらのユニットをその後の構造構築レベルにアクセスできる操作可能なオブジェクトに変換する基礎計算(O)は、高周波ガンマ活動によって符号化される。 再帰的カテゴリー推論(S)のための低周波同期およびクロス周波数結合符号 低周波結合と位相振幅結合(pSTS-IFGによるデルタ-テータカップリング、IFGによるテータ-ガンマカップリング、概念ハブへのテータ-ガンマカップリング)の離散形式は、これらの構造を異なるワークスペース(E)にエンコードする。 因果接続RからOへの結合はスパイク相/LFP結合、OからSへの接続は位相振幅結合、SからEへの接続は前頭側進行振動系、Eから低レベルへの接続はスパイク-LFP結合の低周波位相リセットである。 ROSEは神経生理学的にもっともらしいメカニズムに依存しており、最近の実験的な研究によって4つのレベルすべてで支持され、自然言語構文の基本的性質である階層的、再帰的構造構築の解剖学的に正確で実現可能な基礎を提供する。

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