統語情報は脳情報デコーディングに寄与するのか？

近年、大規模言語モデル（LLM）を活用し、脳活動データから言語表現を直接復元する脳情報デコーディングの手法が注目されている。一方、言語学や認知神経科学では、脳活動と言語表現の間に統語構造などの中間表現が存在することが広く想定されてきた。では、脳情報デコーディングにおいて、言語表現を直接復元するのではなく、統語情報のような中間表現を明示的に利用することで、デコーディング精度が向上する可能性はあるのだろうか。本研究では、脳波データを用いて言語生成を行うBrainLLMを活用し、品詞情報を中間表現として取り入れることで、デコーディング精度が向上するのか検証した。その結果、統語情報の考慮がデコーダーの性能向上に寄与する可能性が示唆された。