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深度学习最近导致了自然语言处理的重大进展。这些模型1处理句子是否与人类类似，并且这种相似性是否由特定原则驱动？使用2种对图像分类，单词嵌入或语言3建模进行培训的人工神经网络，我们评估它们的架构和功能特性是否导致它们是否使它们产生4个激活，这与102个用功能5共磁力（Fmri）和Magnetosogys（Magnetosogy）和Magnetosogys（Magnetosemponse）测量的102个人脑可相当。我们显示了图像，单词和6个上下文化的单词嵌入，将大脑中语言处理的层次级别分开。7至关重要的是，我们比较了3,600个嵌入它们在这些大脑反应上的能力。8结果表明，（1）层在网络中的位置以及（2）网络到9的能力准确地从上下文中预测单词是导致人工神经网络中类似脑的10个表示形式出现的主要因素。在一起，这些结果表明了感知性，词汇11和组成表示如何在每个皮质区域内完全展开，并有助于12个揭示大脑和算法中语言处理的管理原理。13
大脑和深度神经网络中的语言处理
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