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本研究では、心や脳が概念をどう処理するかを解明するニューロイメージングにおいて、神経的・認知的状態判別のための機械学習法(MVPA)を意味処理、言語切替に適用した研究を行った。特に、fMRI実験にあたり、各個人が持つそれぞれが個性的で特異な意味空間のモデリングを行う総合的なアプローチが重要であると言う観点から、レビュー論文をBehaviormetrika誌に発表した。またPLoS ONE論文では、MiF(逆マルコフ逆F尺度)という計算法を提案し、連想概念辞書など小さな意味ネットワークを利用しても、単語に関する連想タスクを行う脳の反応を有意な精度で予測することができることを証明した。
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