BCCWJ-MEG：日本語脳磁図データの構築

近年の自然言語処理の成功を受け、大規模言語モデルに代表されるようなディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく言語モデルモデルがさまざまな分野で応用されている。神経科学の分野でも、自然言語処理との融合的アプローチが発展してきており、例えば、言語モデルの内部表現や算出確率と人間の脳活動を対照することで、その共通部分や差異を洗い出し、それに基づいて人間の文処理メカニズムに対する理解を深めるという研究手法が取られている[1,2,3]。このアプローチにおいては、言語モデルの評価に応用可能な「自然な刺激文に基づく脳活動データセット」が必要不可欠であるが、2025年現在、OpenNeuro1）などで一般に公開されている日本語を対象にした脳活動データセットは存在していない。先行研究は主に英語を対象とした脳活動データにより取り組まれているが[4,5,6]、英語など特定の言語を用いた研究によって得られた知見が、他の言語でも同様の結果が確認されるかは自明ではない。言語の普遍性や多様性を理解する上でも、英語と異なる特徴を持つ言語を対象とした脳活動のデータセットの構築は重要である。また、現在公開されている脳データセットはfMRIデータが多くを占めているが、fMRIは空間分解度が高いが時間分解度が低いことが知られており、言語の時間的な処理のプロセスを知るうえでは、時間分解度の高い脳データセットが必要である。そこで本研究では、日本語を対象とした新たな脳磁図(Magnetoencephalography,MEG)データセットであるBCCWJ-MEGを構築する。BCCWJ-MEGは、41名の日本語母語話者が、新聞記事20件（229文・1642文節）を読んでいる際のMEGデータを含む。日本語は語順などの観点で英語と大きく異なる特徴を持つ言語である上、MEGは空間分解度のみならず時間分解度が高いため、先行研究で主に用いられてきた英語を対象としたfMRIデータのみでは得られない知見を提供することが期待できる。さらに、我々は、ケーススタディとして、アーキテクチャの異なる複数の言語モデルをBCCWJ-MEGを用いて評価し、(i)自己注意あり言語モデルが自己注意なし言語モデルよりも脳活動をよりよく説明すること、および(ii)脳活動をよりよく説明するモデルが工学的性能が高いとは限らないということを確かめた。1）https://openneuro.org/.