論文の概要: Computational Models to Study Language Processing in the Human Brain: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13368v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 08:01:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 17:38:28.114085
• Title: Computational Models to Study Language Processing in the Human Brain: A Survey
• Title（参考訳）: 人間の脳における言語処理研究のための計算モデル
• Authors: Shaonan Wang, Jingyuan Sun, Yunhao Zhang, Nan Lin, Marie-Francine Moens, Chengqing Zong,
• Abstract要約: 本稿では,脳研究における計算モデルの利用の取り組みを概観し,新たな傾向を浮き彫りにしている。 我々の分析によると、すべてのデータセットで他のモデルよりも優れているモデルはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.81066391664416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite differing from the human language processing mechanism in implementation and algorithms, current language models demonstrate remarkable human-like or surpassing language capabilities. Should computational language models be employed in studying the brain, and if so, when and how? To delve into this topic, this paper reviews efforts in using computational models for brain research, highlighting emerging trends. To ensure a fair comparison, the paper evaluates various computational models using consistent metrics on the same dataset. Our analysis reveals that no single model outperforms others on all datasets, underscoring the need for rich testing datasets and rigid experimental control to draw robust conclusions in studies involving computational models.
• Abstract（参考訳）: 実装やアルゴリズムにおける人間の言語処理機構とは異なっているが、現在の言語モデルは目覚ましい人間のような、あるいは言語能力を超えるものを示している。 計算言語モデルは脳の研究に使用されるべきだろうか。 本研究は,脳研究における計算モデルの利用の取り組みを概観し,新たなトレンドを浮き彫りにしている。 公平な比較を確保するため,同じデータセット上で一貫したメトリクスを用いて様々な計算モデルを評価する。 我々の分析によると、計算モデルを含む研究において、厳密な結論を引き出すために、リッチなテストデータセットと厳密な実験的制御の必要性を強調し、全てのデータセットにおいて、単一のモデルが他のモデルよりも優れていることは明らかである。

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