Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
ヒトは様々なシンボル系列を扱いコミュニケーションを行なっている。サプライザル理論は、文処理の困難さを文脈に対する単語の出現確率により定式化し、大規模言語モデルと組み合わせることでモデルとヒトの文処理を比較できるようになった。本研究は、大規模言語モデルとヒト脳の対応関係においてサプライザル理論と他手法を比較することを目指す。自然言語および数式刺激を利用したMRI実験を実施し、大規模言語モデルを利用して刺激からサプライザルを計算する。また抽出した特徴量から脳活動を予測する符号化モデルを構築する。各手法の予測精度を比較し、大規模言語モデルと脳活動の関連性をより良く説明する手法を検討する。
