布语

使用分布语义模型解码与字面和隐喻句子理解相关的大脑活动

近年来，自然语言处理 (NLP) 社区对评估语义模型捕捉大脑中人类意义表征的能力的兴趣日益浓厚。现有研究主要集中于应用语义模型来解码与单个单词含义相关的大脑活动模式，最近，这种方法已扩展到句子和更大的文本片段。我们的工作是首次在此背景下研究大脑中的隐喻处理。我们评估了一系列语义模型（词嵌入、组合模型和视觉模型）解码与阅读字面和隐喻句子相关的大脑活动的能力。我们的结果表明，组合模型和词嵌入能够捕捉字面和隐喻句子处理中的差异，这为在熟悉的隐喻理解过程中无法完全理解字面含义的观点提供了支持。