論文の概要: Aligning Brain Activity with Advanced Transformer Models: Exploring the Role of Punctuation in Semantic Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06278v3
• Date: Sun, 02 Feb 2025 22:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.467609
• Title: Aligning Brain Activity with Advanced Transformer Models: Exploring the Role of Punctuation in Semantic Processing
• Title（参考訳）: 高度な変換器モデルによる脳活動の調整--意味処理における句読解の役割を探る
• Authors: Zenon Lamprou, Frank Polick, Yashar Moshfeghi,
• Abstract要約: 神経活動データに対して,RoBERTa,DistiliBERT,ALBERT,ELECTRAの4種類の先進トランスモデルを評価した。 以上の結果より,RoBERTaは神経活動と最もよく一致し,正確性はBERTを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4141465747474475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research examines the congruence between neural activity and advanced transformer models, emphasizing the semantic significance of punctuation in text understanding. Utilizing an innovative approach originally proposed by Toneva and Wehbe, we evaluate four advanced transformer models RoBERTa, DistiliBERT, ALBERT, and ELECTRA against neural activity data. Our findings indicate that RoBERTa exhibits the closest alignment with neural activity, surpassing BERT in accuracy. Furthermore, we investigate the impact of punctuation removal on model performance and neural alignment, revealing that BERT's accuracy enhances in the absence of punctuation. This study contributes to the comprehension of how neural networks represent language and the influence of punctuation on semantic processing within the human brain.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, テクスト理解における句読点の意味的意義を強調し, 神経活動と高度なトランスフォーマーモデルとの整合性について検討する。 Toneva と Wehbe が提案した革新的なアプローチを利用して,ニューラルネットワークデータに対して,RoBERTa,DistiliBERT,ALBERT,ELECTRAの4つの高度なトランスフォーマーモデルを評価する。 以上の結果より,RoBERTaは神経活動と最もよく一致し,正確性はBERTを上回った。 さらに, 句読点除去がモデル性能および神経アライメントに及ぼす影響について検討し, BERTの精度は句読点の欠如により向上することを示した。 この研究は、ニューラルネットワークが言語をどのように表現するかの理解と、人間の脳内の意味的処理に対する句読点の影響に寄与する。

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