机构名称：
¥ 3.0
近期处理自然语言的人工神经网络在需要句子级别理解的任务中实现了前所未有的表现。因此，它们可能是人类大脑中语言信息整合的有趣模型。我们回顾了将这些人造语言模型与人脑活动进行比较的作品，并评估了这种方法在多大程度上改善了我们对自然语言理解中涉及的神经过程的理解。出现了两个主要结果。首先，单词含义的神经表示与人工神经网络使用的上下文相关的密集词向量一致。第二，在人工神经网络中出现的处理层次结构与大脑大致匹配，但在整个研究中令人惊讶的是不一致。我们讨论建立人工神经网络作为自然语言理解的过程模型时的当前挑战。我们建议在将表示形式映射到大脑数据时利用人工神经网络的高度结构化代表性几何形状。
深度学习模型研究人脑中的句子理解
主要关键词
相关文件推荐
