Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modelando procesos cognitivos de la lectura natural con GPT-2

論文の概要: Modelando procesos cognitivos de la lectura natural con GPT-2

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20174v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 10:34:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-02 13:07:12.729991
Title: Modelando procesos cognitivos de la lectura natural con GPT-2
Title（参考訳）: 緑内障自然発症遺伝子GPT-2のモデル的プロセオーゼ認知
Authors: Bruno Bianchi, Alfredo Umfurer, Juan Esteban Kamienkowski,
Abstract要約: 近年、神経科学は認知過程をよりよく理解するために言語モデルを用いてきた。本研究は, GPT-2に基づくモデルを用いて, この研究の行を更に進めるものである。その結果,従来のアーキテクチャよりも優れた結果が得られた。
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: The advancement of the Natural Language Processing field has enabled the development of language models with a great capacity for generating text. In recent years, Neuroscience has been using these models to better understand cognitive processes. In previous studies, we found that models like Ngrams and LSTM networks can partially model Predictability when used as a co-variable to explain readers' eye movements. In the present work, we further this line of research by using GPT-2 based models. The results show that this architecture achieves better outcomes than its predecessors.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理分野の進歩により、テキストを生成する能力に優れた言語モデルの開発が可能になった。近年、神経科学は認知過程をよりよく理解するためにこれらのモデルを用いてきた。過去の研究では、NgramやLSTMネットワークのようなモデルが、読者の眼球運動を説明するための共変量として使用する場合、予測可能性の一部をモデル化できることが判明した。本研究は, GPT-2に基づくモデルを用いて, この研究の行を更に進めるものである。その結果,従来のアーキテクチャよりも優れた結果が得られた。

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