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J-GLOBAL ID：201802240409469873   整理番号：18A1932242

単語による文語の意味的構成:概念と論理要素の共有処理のためのMEG証拠【JST・京大機械翻訳】

Semantic composition of sentences word by word: MEG evidence for shared processing of conceptual and logical elements

著者 (5件)： Zhang Linmin (Department of Linguistics, New York University, New York, NY 10003, USA) ,  Zhang Linmin (NYU-ECNU Institute of Brain & Cognitive Science, New York University Shanghai, Shanghai, China) ,  Pylkkaenen Liina (Department of Linguistics, New York University, New York, NY 10003, USA) ,  Pylkkaenen Liina (Department of Psychology, New York University, New York, NY 10003, USA) ,  Pylkkaenen Liina (New York University Abu Dhabi Institute, Abu Dhabi, United Arab Emirates)
資料名： Neuropsychologia  (Neuropsychologia)
巻： 119  ページ： 392-404  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0193A  ISSN： 0028-3932  CODEN： NUPSA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の言語は,多くのタイプの要素の混合物であり,いくつかの明確な概念,例えばイヌやランのようなものであり,その他の機能的/論理的なもの,例えば否定や定量的要素(多くのものではない)などの機能的/論理的なものである。理論は概念的組合せの神経生物学のために出現しているが,論理的情報との統合概念の神経機構はほとんど研究されていない。概念構成のニューラル相関も論理要素を持つ概念の構成を反映する。以前のMEG研究において,名詞化合物(例えば,トマトスープ)において,第一単語の概念的特異性が第二単語上で誘発された左前側頭葉(LATL)振幅を調節し,概念的特異性または情報性が概念的組合せの過程に及ぼす影響を示唆した。ここでは,このパターンが否定によりどのように影響されるかを試験した。例えば,poルはイヌよりも概念的により有益であるが,イヌはより多くの可能性を否定せず,したがって,poルよりもより有益である。正および負の文章(例えば,無/a-(緑)-トカゲ-睡眠)を生成するために,概念特異性(poodle対イヌ)を完全に交差させることにより,被検者の情報性を操作し,概念的特異性の効果が陽性被験者と比較して陰性の統合に対して逆転するか否かを試験した。正確に,このパターンは,LATLと老化最終動詞の処理の間の周囲の前頭側皮質において観察され,このネットワークにおける概念的および論理的要素の統合における情報性を追跡する共有機構を示唆した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  スープ ,  動詞 ,  ネットワーク ,  言語 ,  側頭葉 ,  皮質 ,  名詞 ,  トマト ,  言語理解 ,  *単語
準シソーラス用語： 被験者 ,  特異性 ,  神経機構 ,  *書き言葉 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 言語理解 ,  脳磁図 ,  意味論的構成 ,  概念知識 ,  精神的極性

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  数理言語学  (JB05000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 単語 ,  文語 ,  意味 ,  概念 ,  共有 ,  MEG ,  証拠