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Enregistrement W4402198835 · doi:10.1101/2024.09.02.610833

Mapping Contributions of the Anterior Temporal Semantic Hub to the Processing of Abstract and Concrete Verbs

2024· preprint· en· W4402198835 sur OpenAlexaff
Emiko J. Muraki, Penny M. Pexman, Richard J. Binney

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNatural language processingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple representation theories of semantic processing propose that word meaning is supported by simulated sensorimotor experience in modality-specific neural regions, as well as in cognitive systems that involve processing of linguistic, emotional, and introspective information. According to the Hub and Spoke Model of Semantic Memory, activity from these distributed cortical areas feeds into a primary semantic hub located in the ventral anterior temporal lobe (vATL). Though a substantial amount of research has tested this model in terms of concrete noun representation, there is less known about how this model can account for the representation of verb meaning, and in particular the meaning of abstract verbs which convey important information, for example, about socioemotional dynamics. In the present pre-registered study, we examined whether different types of abstract verbs (mental, emotional, nonembodied) and concrete (embodied) verbs all engage the vATL, and also whether they differentially recruit a broader set of distributed neurocognitive systems (consistent with multiple representation theories). Finally, we investigated whether there is information about different verb types distributed across the broader ATL region, consistent with a Graded Semantic Hub Hypothesis. We collected data from 30 participants who completed a syntactic classification task (is it a verb? Yes or no) and a numerical judgement task which served as an active but less semantic baseline task. Whole brain univariate analyses revealed consistent BOLD signal throughout the canonical semantic network, including the left inferior frontal gyrus, left middle temporal gyrus, and the vATL. All types of abstract verbs engaged the vATL except for mental state verbs. Finally, a multivariate pattern analysis revealed clusters within the ATL that were differentially engaged when processing each type of abstract verb. Our findings extend previous research and suggest that the hub-and-spoke hypothesis and the graded semantic hub hypothesis provide a neurobiologically constrained model of semantics that can account for abstract verb representation and processing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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