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Enregistrement W3123107951 · doi:10.1523/jneurosci.1179-20.2021

Lists with and without Syntax: A New Approach to Measuring the Neural Processing of Syntax

2021· article· en· W3123107951 sur OpenAlexfundno aff
Ryan Law, Liina Pylkkänen

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésSyntaxSentenceComputer scienceNounLinguisticsSemantics (computer science)Temporal cortexNoun phrasePhrasePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the neurobiology of syntax, a methodological challenge is to vary syntax while holding semantics constant. Changes in syntactic structure usually correlate with changes in meaning. We approached this challenge from a new angle. We deployed word lists—typically, the unstructured control in studies of syntax—as both test and control stimuli. Three-noun lists (“lamps, dolls, guitars”) were embedded in sentences (“The eccentric man hoarded lamps, dolls, guitars…”) and in longer lists (“forks, pen, toilet, rodeo, lamps, dolls, guitars…”). This allowed us to minimize contributions from lexical semantics and local phrasal combinatorics: the same words occurred in both conditions, and in neither case did the list items locally compose into phrases (e.g., “lamps” and “dolls” do not form a phrase). Crucially, the list partakes in a syntactic tree in one case but not the other. Lists-in-sentences increased source-localized MEG activity at ∼250–300 ms from each of the list item onsets in the left inferior frontal cortex, at ∼300–350 ms in the left anterior temporal lobe and, most reliably, at ∼330–400 ms in left posterior temporal cortex. In contrast, the main effects of semantic association strength, which we also varied, localized in the left temporoparietal cortex, with high associations increasing activity at ∼400 ms. This dissociation offers a novel characterization of the structure versus word meaning contrast in the brain: the frontotemporal network that is familiar from studies of sentence processing can be driven by the sheer presence of global sentence structure, while associative semantics has a more posterior neural signature. SIGNIFICANCE STATEMENT Human languages all have a syntax, which both enables the infinitude of linguistic creativity and determines what is grammatical in a language. The neurobiology of syntactic processing has, however, been challenging to characterize despite decades of study. One reason is pure manipulations of syntax are difficult to design. The approach here offers a novel control of two variables that are notoriously hard to keep constant when syntax is manipulated: word meaning and phrasal combinatorics. The same noun lists occurred inside longer lists and sentences, while semantic associations also varied. Our MEG results show that classic frontotemporal language regions can be driven by sentence structure even when local semantic contributions are absent. In contrast, the left temporoparietal junction tracks associative relationships.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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