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脑间同步性的产生机制及其功能
1
作者
术鑫迪
刘菡茵
+2 位作者
王瑾
刘志远
刘兰芳
《心理科学进展》
北大核心
2025年第3期439-451,共13页
通过同时记录社会互动中多名个体的脑信号,超扫描研究普遍观测到个体间脑活动信号的同步性(inter-brain synchronization,IBS)。通过共同表征和相互预测机制,个体间相似的感觉输入、运动输出和注意唤醒等间接因素以及个体间信息传递活...
通过同时记录社会互动中多名个体的脑信号,超扫描研究普遍观测到个体间脑活动信号的同步性(inter-brain synchronization,IBS)。通过共同表征和相互预测机制,个体间相似的感觉输入、运动输出和注意唤醒等间接因素以及个体间信息传递活动会驱动IBS的产生。其中,镜像神经元系统、心智系统和相互注意−脑间同步−奖赏环路发挥了重要作用。IBS的强弱受互动类型与强度、任务情境、人际关系、个体特征与状态的调节。IBS可能在人际动作协调、语言交流和建立社会联结方面具有功能性意义。后续研究可深入探究“共同表征”与“相互预测”机制的关系、人际“去同步”、跨脑可塑性和不同交互形式的异同等问题。
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关键词
人际互动
脑间同步性
共同表征
预测编码
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职称材料
语义在人脑中的分布式表征:来自自然语言处理技术的证据
被引量：
6
2
作者
蒋嘉浩
赵国钰
+2 位作者
马英博
丁国盛
刘兰芳
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第6期1002-1019,共18页
人脑如何表征语义信息一直以来是认知神经科学的核心问题。传统研究主要通过人为操纵刺激属性或任务要求等实验方法来定位语义表征脑区,这类方法虽然取得了诸多成果,但是依然存在难以详细量化语义信息和语境效应等问题。基于语义的分布...
人脑如何表征语义信息一直以来是认知神经科学的核心问题。传统研究主要通过人为操纵刺激属性或任务要求等实验方法来定位语义表征脑区,这类方法虽然取得了诸多成果,但是依然存在难以详细量化语义信息和语境效应等问题。基于语义的分布式假设,自然语言处理(NLP)技术将离散的、难以客观量化的语义信息转变为统一的、可计算的向量形式,极大提高了语义信息的刻画精度,提供了有效量化语境和句法等信息的工具。运用NLP技术提取刺激语义信息,并通过表征相似性分析或线性回归建立语义向量与脑活动模式的映射关系,研究者发现表征语义信息的神经结构广泛分布在颞叶、额叶和枕叶等多个脑区。未来研究可引入知识图谱和多模态融合模型等更复杂的语义表示方法,将语言模型用于评估特殊人群语言能力,或利用认知神经科学实验来提高深度语言模型的可解释性。
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关键词
语义表征
大脑
自然语言处理
语言模型
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职称材料
题名
脑间同步性的产生机制及其功能
1
作者
术鑫迪
刘菡茵
王瑾
刘志远
刘兰芳
机构
北京师范大学文理学院心理学系
北京师范大学
心理学
部
北京师范大学
认知神经科学与学习国家重点实验室认知神经工效研究中心
出处
《心理科学进展》
北大核心
2025年第3期439-451,共13页
基金
广东省自然科学基金-青年提升项目(2024A1515030046)。
文摘
通过同时记录社会互动中多名个体的脑信号,超扫描研究普遍观测到个体间脑活动信号的同步性(inter-brain synchronization,IBS)。通过共同表征和相互预测机制,个体间相似的感觉输入、运动输出和注意唤醒等间接因素以及个体间信息传递活动会驱动IBS的产生。其中,镜像神经元系统、心智系统和相互注意−脑间同步−奖赏环路发挥了重要作用。IBS的强弱受互动类型与强度、任务情境、人际关系、个体特征与状态的调节。IBS可能在人际动作协调、语言交流和建立社会联结方面具有功能性意义。后续研究可深入探究“共同表征”与“相互预测”机制的关系、人际“去同步”、跨脑可塑性和不同交互形式的异同等问题。
关键词
人际互动
脑间同步性
共同表征
预测编码
Keywords
interpersonal interaction
inter-brain synchronization
co-representation
predictive coding
分类号
B845 [哲学宗教—心理学]
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职称材料
题名
语义在人脑中的分布式表征:来自自然语言处理技术的证据
被引量：
6
2
作者
蒋嘉浩
赵国钰
马英博
丁国盛
刘兰芳
机构
北京师范大学
心理学
部
北京师范大学文理学院心理学系
北京师范大学
认知神经科学与学习国家重点实验室和IDG/麦戈文脑科学研究院
北京师范大学
认知神经科学与学习国家重点实验室认知神经工效研究中心
出处
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第6期1002-1019,共18页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(31900802)资助。
文摘
人脑如何表征语义信息一直以来是认知神经科学的核心问题。传统研究主要通过人为操纵刺激属性或任务要求等实验方法来定位语义表征脑区,这类方法虽然取得了诸多成果,但是依然存在难以详细量化语义信息和语境效应等问题。基于语义的分布式假设,自然语言处理(NLP)技术将离散的、难以客观量化的语义信息转变为统一的、可计算的向量形式,极大提高了语义信息的刻画精度,提供了有效量化语境和句法等信息的工具。运用NLP技术提取刺激语义信息,并通过表征相似性分析或线性回归建立语义向量与脑活动模式的映射关系,研究者发现表征语义信息的神经结构广泛分布在颞叶、额叶和枕叶等多个脑区。未来研究可引入知识图谱和多模态融合模型等更复杂的语义表示方法,将语言模型用于评估特殊人群语言能力,或利用认知神经科学实验来提高深度语言模型的可解释性。
关键词
语义表征
大脑
自然语言处理
语言模型
Keywords
semantic representation
brain
natural language processing
language model
分类号
B842 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
脑间同步性的产生机制及其功能
术鑫迪
刘菡茵
王瑾
刘志远
刘兰芳
《心理科学进展》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
语义在人脑中的分布式表征:来自自然语言处理技术的证据
蒋嘉浩
赵国钰
马英博
丁国盛
刘兰芳
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023
6
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参考文献
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