名詞の「意味」モデルを用いて脳活動を予測する。

Predicting Human Brain Activity Associated with the Meanings of Nouns
Tom M. Mitchell, Svetlana V. Shinkareva, Andrew Carlson, Kai-Min Chang, Vicente L. Malave, Robert A. Mason, Marcel Adam Just
Science 30 May 2008:Vol. 320. no. 5880, pp. 1191 - 1195

最近ちょっとこういうの好き。機械学習系の人が神経科学に入ってくるとしたら、当然こういう話になるよな。

　要するに Kay et al. (2008) の「意味」版。Kay の論文では自然画像をウェーブレットの重ね合わせと考えることで各 voxel のモデル（ウェーブレットフィルタの線形加算モデル）を求めたけど、今回は名詞（"dog"等）に対する反応がそれに関連付けられた動詞（"hear", "see"等）に対する反応の足し合わせ（？）によって説明できると考えて各 voxel をモデル化することにしたと。名詞と動詞の関連付けには Google 提供のコーパスを用いたとのこと。刺激に関連付けられた特徴空間の軸がウェーブレット係数なのか単語の co-occurrence を元にした指標なのかという部分が違うだけで、やっていることは基本的に同じ。

　fMRI ならではという感じの仕事。