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图 4：左图：使用基于 GloVe 的独立词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。在我加入团队之前，Hasson 实验室已经取得了这一成果。在生成过程中，在单词开始前 175 毫秒处和理解过程中，在单词开始后 475 毫秒处实现了 0.15 的最大相关值。右图：使用基于 BERT 的上下文词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。该图显示使用上下文嵌入的线性编码模型的性能总体下降。由于相关值较低，“最大相关时间滞后”似乎与其他滞后处的相关值没有太大区别。因此，在上下文对语义表征时间动态的影响问题上，结果仍然没有定论
基于语义编码模型 - Nimra Nadeem
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