自然言語処理と神経生理計測を融合した言語の神経計算モデルの構築と検証
- 1.4 認知科学
- 1.5 脳神経科学
- 3.8 情報学
大関 洋平
総合文化研究科
講師
※2021年度プロジェクト終了
本研究では、オートマトンおよびニューラルネットワークに基づく神経計算モデルを構築し、「脳磁図」(MEG)および「皮質脳波」(ECoG)を組み合わせた神経活動データで検証することで、言語の計算・神経基盤を解明することを目的とします。
本研究では、オートマトンおよびニューラルネットワークに基づく神経計算モデルを構築し、「脳磁図」(MEG)および「皮質脳波」(ECoG)を組み合わせた神経活動データで検証することで、言語の計算・神経基盤を解明することを目的とします。
Credit：新学術領域研究「人工知能と脳科学の対照と融合」
プロジェクトに関するURL
共同実施者
- 早稲田大学
- 住友重機械工業株式会社
- TMGあさか医療センター
- 国立障害者リハビリテーションセンター研究所
主な関連論文
- Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, et al. Lower Perplexity is Not Always Human-Like. ACL, 5203-5217, 2021.
- Hiroshi Noji, Yohei Oseki. Effective Batching for Recurrent Neural Network Grammars. ACL, 4340-4352, 2021.
問い合わせ先
- 担当： 総合文化研究科
- 電話： 03-5454-6388
- メールアドレス： oseki[at]g.ecc.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください
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