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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明涉及一种神经语义编解码分析方法及系统，所述神经语义编解码分析方法包括：训练回归模型拟合脑神经激活水平与文本刺激的向量表示之间的映射关系，建立文本表示模型；通过探针任务量化解析文本表示模型描述各类语言特征的能力，得到探针任务表现；根据探针任务表现，通过消融任务以调整文本表示模型；在调整后的文本表示模型生成的句子向量的基础上来执行分析任务。本发明通过训练回归模型拟合脑神经激活水平与文本刺激的向量表示之间的映射关系，建立文本表示模型，通过探针任务量化解析文本表示模型描述各类语言特征的能力；进一步通过消融任务确认文本表示模型的鲁棒性，并以此调整文本表示模型，从而可提高在执行分析任务时的准确率。
主权项：1.一种神经语义编解码分析方法，其特征在于，所述神经语义编解码分析方法包括：训练回归模型拟合脑神经激活水平与文本刺激的向量表示之间的映射关系，建立文本表示模型；通过探针任务量化解析文本表示模型描述各类语言特征的能力，得到探针任务表现；根据探针任务表现，通过消融任务以调整文本表示模型；在调整后的文本表示模型生成的句子向量的基础上来执行分析任务；所述文本表示模型包括神经编码器模型及神经解码器模型；所述训练回归模型拟合脑神经激活水平与文本刺激的向量表示之间的映射关系，建立文本表示模型，具体包括：获取训练样本集，所述训练样本集中的训练样本包括功能性核磁共振图像样本及对应的文本刺激、体素矩阵、句子表示矩阵；获取训练样本集后还包括预处理：获取待解码的功能性核磁共振图像，并采用FSL方法进行时间对齐和头动校正，采用FLIRT方法将校正完成数据进行空间标准化，得到预处理图像；通过基于弹性突触门的解码模型对所述预处理图像进行解码，得到第一表示；所述第一表示为在采集功能性核磁共振图像时受试者受到的刺激的向量表示；利用不同文本表示模型将文本刺激编码成数值表示；根据所述功能性核磁共振图像及对应刺激表示的维度初始化回归模型，设置网络参数；基于初始化的回归模型，根据体素矩阵及句子表示矩阵，分别得到神经编码器模型及神经解码器模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 神经语义编解码分析方法及系统
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