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Nat Neurosci:浙江大学丁鼐教授揭示大脑语法分析机制

摘要 : 12月7日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature Neuroscience》在线发表浙江大学生物医学工程与仪器科学学院丁鼐研究员与纽约大学David Poeppel教授的研究论文,研究揭示了大脑对层级语言结构的编码机制。

 12月7日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature Neuroscience》在线发表浙江大学生物医学工程与仪器科学学院丁鼐研究员与纽约大学David Poeppel教授的研究论文,研究揭示了大脑对层级语言结构的编码机制。丁鼐教授为第一和共同通信作者。

人类语言之所以独特,是因为它可以不断地把小的语言单元(比如音节、词)组合成为更大的语言结构(比如词组、句子)。然而,大脑是如何表征这些不同大小的语法结构的呢?以至于这些抽象的语法结构(比如名词短语、动词短语)在正常的语言理解过程中是否真实存在呢?这些都是语言学、认知科学、神经科学以及计算机科学等学科所共同关心的问题。

利用脑磁图(MEG)和颅内脑电(ECoG)测量,通过设计新的实验手段,丁鼐等人的研究表明语言中迭代组合所产生的不同大小的语言结构在脑内并行表征为具有不同节律的神经振荡。该研究强有力的说明层级语法结构的提取是语言处理中的一个必要步骤,同时也为进一步研究脑对语法结构的表征以及刻画儿童语言习得提供了新的技术手段。

原文链接:

Cortical tracking of hierarchical linguistic structures in connected speech

原文摘要:

The most critical attribute of human language is its unbounded combinatorial nature: smaller elements can be combined into larger structures on the basis of a grammatical system, resulting in a hierarchy of linguistic units, such as words, phrases and sentences. Mentally parsing and representing such structures, however, poses challenges for speech comprehension. In speech, hierarchical linguistic structures do not have boundaries that are clearly defined by acoustic cues and must therefore be internally and incrementally constructed during comprehension. We found that, during listening to connected speech, cortical activity of different timescales concurrently tracked the time course of abstract linguistic structures at different hierarchical levels, such as words, phrases and sentences. Notably, the neural tracking of hierarchical linguistic structures was dissociated from the encoding of acoustic cues and from the predictability of incoming words. Our results indicate that a hierarchy of neural processing timescales underlies grammar-based internal construction of hierarchical linguistic structure.

来源: Nature Neuroscience 浏览次数:0

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