刺激語を脳活動にエンコーディングする際の自然言語処理的手法に関する比較

抄録

脳神経科学において,テキストコーパスを用いたアプローチが一般的になってきている.この分野においては,fMRIにおける被験者の文脈をモデル化することが重要である.本稿では,自然言語処理で頻繁に用いられる手法を比較する.言語と脳のより良い変換のために,ここでは相互情報量(PMI)及びNormalized Google Distance(NGD)を用いる.これらの手法によって,刺激名詞に対する脳活性度が比較された.評価実験により,NGDがこれらの手法の中でより効果的であることがわかった.