Новое исследование, опубликованное в Nature Neuroscience, показало, что человеческий мозг предсказывает слова не только по вероятности отдельного следующего слова, но и грамматически группируя слова в составные единицы — конституенты. Авторы, в том числе соавтор Дэвид Поэппел, утверждают, что прогнозы мозга организованы по блокам фраз.
В серии экспериментов с носителями мандаринского варианта китайского языка исследователи регистрировали активность мозга с помощью магнитоэнцефалографии (MEG). Проводили также поведенческие Cloze‑тесты, а дополнительные данные взяли у пациентов, подвергшихся воздействию английского языка.
Команда использовала большие языковые модели, чтобы вычислить две величины — энтропию и неожиданность (surprisal) — и сравнила эти предсказания с реакциями мозга. Если бы мозг работал как модель, корреляции были бы одинаковы, но реакции зависели от позиции слова в грамматической структуре.
Сложные слова
- конституент — грамматическая группа слов внутри фразыконституенты
- энтропия — мера неопределённости или разброса информацииэнтропию
- магнитоэнцефалография — метод записи электрической активности мозгамагнитоэнцефалографии
- неожиданность — мера как сильно событие непредсказуемо
- корреляция — взаимосвязь между двумя показателями или событиямикорреляции
- предсказывать — говорить заранее какое слово или событиепредсказывает
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Почему важно, что мозг предсказывает слова по фразам, а не только по отдельным словам?
- Какие дополнительные эксперименты можно провести, чтобы проверить эти результаты на другом языке?
- Как вы думаете, можно ли использовать эти открытия при обучении языкам или в технологиях обработки языка?
Похожие статьи
Анализ соцсетей как раннее предупреждение о перемещениях людей
Учёные показали, что сообщения в социальных сетях могут давать ранние сигналы о перемещениях людей во время конфликтов и бедствий. Исследование в EPJ Data Science анализирует почти 2 миллиона публикаций и три случая перемещений.
