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基于词嵌入技术的心理学研究:方法及应用
被引量：
6
1
作者
包寒吴霜
王梓西
+5 位作者
程曦
苏展
杨盈
张光耀
王博
蔡华俭
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第6期887-904,I0001-I0003,共21页
词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系,使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征,将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量),以用于后续分析。心理学研究中,词向量...
词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系,使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征,将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量),以用于后续分析。心理学研究中,词向量及其衍生的各种语义联系指标可用于探究人类的语义加工、认知判断、发散思维、社会偏见与刻板印象、社会与文化心理变迁等各类问题。未来,基于词嵌入技术的心理学研究需要区分心理的内隐和外显成分,深化拓展动态词向量和大型预训练语言模型(如GPT、BERT)的应用,并在时间和空间维度建立细粒度词向量数据库,更多开展基于词嵌入的社会变迁和跨文化研究。我们为心理学专门开发的R语言工具包PsychWordVec可以帮助研究者利用词嵌入技术开展心理学研究。
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关键词
自然语言处理
词嵌入
词向量
语义表征
语义关联
词嵌入联系测验
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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：
7
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
基于词嵌入技术的心理学研究:方法及应用
被引量：
6
1
作者
包寒吴霜
王梓西
程曦
苏展
杨盈
张光耀
王博
蔡华俭
机构
中国
科学
院心理
研究
所行为
科学
重点
实验室
中国
科学
院
大学
心理学系
英国曼彻斯特
大学
曼彻斯特中国
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和idg/麦戈文脑科学研究院
天津
大学
智能与计算学部
出处
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第6期887-904,I0001-I0003,共21页
基金
国家社会科学基金重大项目“中国社会变迁过程中的文化与心理变化”(17ZDA324)
中国科学院心理研究所自主部署项目“文化变迁与社会适应:行为和影像学的研究”(E2CX3935CX)。
文摘
词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系,使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征,将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量),以用于后续分析。心理学研究中,词向量及其衍生的各种语义联系指标可用于探究人类的语义加工、认知判断、发散思维、社会偏见与刻板印象、社会与文化心理变迁等各类问题。未来,基于词嵌入技术的心理学研究需要区分心理的内隐和外显成分,深化拓展动态词向量和大型预训练语言模型(如GPT、BERT)的应用,并在时间和空间维度建立细粒度词向量数据库,更多开展基于词嵌入的社会变迁和跨文化研究。我们为心理学专门开发的R语言工具包PsychWordVec可以帮助研究者利用词嵌入技术开展心理学研究。
关键词
自然语言处理
词嵌入
词向量
语义表征
语义关联
词嵌入联系测验
Keywords
natural language processing
word embedding
word vector
semantic representation
semantic relatedness
Word Embedding Association Test(WEAT)
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
B849 [哲学宗教—应用心理学]
C91 [经济管理]
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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：
7
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
基于词嵌入技术的心理学研究:方法及应用
包寒吴霜
王梓西
程曦
苏展
杨盈
张光耀
王博
蔡华俭
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023
6
在线阅读
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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
7
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