Decoding Linguistic Representations of Human Brain

要約

高度な生物によって作成された情報媒体としての言語は、脳内でどのように表現されるかという点で常に神経科学の関心事となってきました。
誘発された脳における言語表現の解読は、神経画像処理、医療技術、生命科学、人工知能の急速な進歩のおかげで、画期的な成果を示しています。
この研究では、テキスト形式と音声形式の両方の脳から言語へのデコードの分類を提示します。
この研究では、言語理解に焦点を当てた神経科学と深層学習ベースの脳デコーディングという 2 種類の研究が統合されています。
脳の活動から識別可能な言語情報を生成することは、構音障害のある人、特に筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者を助けるだけでなく、次世代のブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）に新たな道を開く可能性がある。
この記事は、脳科学者や深層学習の研究者がきめ細かい言語知覚を鳥瞰的に把握し、神経プロセスと言語解読のさらなる調査と研究を促進するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Language, as an information medium created by advanced organisms, has always been a concern of neuroscience regarding how it is represented in the brain. Decoding linguistic representations in the evoked brain has shown groundbreaking achievements, thanks to the rapid improvement of neuroimaging, medical technology, life sciences and artificial intelligence. In this work, we present a taxonomy of brain-to-language decoding of both textual and speech formats. This work integrates two types of research: neuroscience focusing on language understanding and deep learning-based brain decoding. Generating discernible language information from brain activity could not only help those with limited articulation, especially amyotrophic lateral sclerosis (ALS) patients but also open up a new way for the next generation’s brain-computer interface (BCI). This article will help brain scientists and deep-learning researchers to gain a bird’s eye view of fine-grained language perception, and thus facilitate their further investigation and research of neural process and language decoding.

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