本研究では，言語刺激とfMRIによって計測された脳活動データの対応関係を学習した言語モデルを構築し，得られた特徴量を用いて符号化モデルで脳内状態の予測を行う．とくに本研究では，脳活動データを言語モデルに入力する際の手法が脳内状態予測精度に与える影響を検証した．モデルの学習の際に入力する脳状態の抽出方法を変えて実験した結果，ピアソンの積率相関係数のボクセル平均は，事前学習済みBERTの特徴量を用いるベースラインが0.197と最も高かった．このことから，脳活動由来の情報を下流のリッジ回帰において活用可能な形式として獲得するための学習手法や，実験設定の最適化に課題が残されていることが示唆された．

自然言語処理課題における脳活動と線形に対応することが報告されている[1]．言語刺激下における脳活動を予測する符号化モデル[2]は，刺激から脳活動を予測し，脳内表現に関する仮説の検証を可能にする．その実装として，言語モデルから得た特徴量を用いて，リッジ回帰などの線形モデルで各ボクセルを予測する枠組みが主流である．この枠組みは，学習の安定性や解釈可能性が高く，広く用いられている一方，そこで用いられる特徴表現は，あくまでも大量のテキストデータの統計的性質を学習した結果であり，脳活動の予測を目的として最適化されたものではない．そのため，言語処理タスク向けに固定された特徴量をそのまま用いる従来のアプローチでは，線形モデルによる予測精度の向上を阻害する要因となり得る[3]．そこで，本研究では，言語刺激の特徴量と脳活動データの対応関係を学習させたモデルの内部表現を利用することが，言語刺激に対する脳活動予測に影響を与えるかを検証する．特に，脳活動情報をモデルに組み込むことが予測精度および特徴表現の特性に与える影響を評価し，その要因について分析を行う．