脳は文法のまとまりで語を予測する ^{CEFR B1}

新しい研究は、脳が語を予測する際に単語単位だけでなく文法的にまとまった構成要素を重視することを報告しています。著者らは、人間は文のまとまりを考えて語を予測すると述べています。

研究は標準中国語話者を対象に複数の実験を行い、脳活動を脳磁図（MEG）で記録しました。行動実験としてClozeテストも用い、参加者に欠けた語を補ってもらいました。研究チームはLLMを使い、エントロピー（文脈が許す選択の多さ）と驚き（予期されにくさ）を算出しました。

同一文に対する脳反応とモデル予測を比較すると、もし脳がLLMと同じなら相関は一様に高くなるはずです。しかし実際には語が文法構造内で占める位置に応じて脳の反応が異なり、構成要素への感受性が示されました。共著者のデイビッド・ポープルは、この点が脳とLLMの違いを示すと述べています。