クロスコーダーを用いた脳と言語モデルにおける内部表現の特徴量比較

脳と言語モデルが言語処理においてどのような表現を共有し，どのように異なるかを明らかにすることは，神経科学と自然言語処理の双方にとって重要な課題である．従来の研究では，言語モデル（LM）の内部表現から脳応答をある程度予測できることから両者は共通した情報を符号化していると主張されてきた．しかし，それはどのような共通点なのか，逆にどのような点で異なるのかは十分に明らかにできていなかった．本研究では，LMの解釈可能性研究で用いられているクロスコーダーを脳応答とLM表現に拡張することで，解釈可能な共通特徴量，脳優位特徴量，LM優位特徴量を抽出することを目的とする．fMRIデータを用いた実験の結果，場所に関する特徴量は脳とLMに共通して表現されている一方，負の情動は脳優位に，口語的な表現はLM優位に表現されていることを特定した．本研究は，脳とLMの類似点と相違点を調べる枠組みを提供し，両分野の相互の発展に貢献する．