[論文レビュー] Multifaceted neural representation of words in naturalistic language

Xuan Yang, Chuanji Gao+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2026

Neurobiology of Language and Bilingualism被引用数 0

ひとこと要約

論文は大規模な心理言語学モデリングと自然言動fMRIを統合し、物語理解の際に8つの潜在的語彙属性次元とそれらの分布的皮質表現を明らかにします。

ABSTRACT

Understanding how the brain represents the multifaceted properties of words in context is essential for explaining the neural architecture of human language. Here, we combine large-scale psycholinguistic modeling with naturalistic fMRI to uncover the latent structure of word properties and their neural representations during narrative comprehension. By analyzing 106 psycholinguistic variables across 13,850 English words, we identified eight interpretable latent dimensions spanning lexical usage, word form, phonology orthography mapping, sublexical regularity, and semantic organization. These factors robustly predicted behavioral performance across lexical decision, naming, recognition, and semantic judgment tasks, demonstrating their cognitive relevance. Parcel-based and multivariate fMRI analyses of narrative listening revealed that these latent dimensions are encoded in overlapping yet functionally differentiated cortical systems. Multidimensional scaling and hierarchical clustering analyses further identified four interacting subsystems supporting sensorimotor grounding, controlled semantic retrieval, resolution of lexical competition, and contextual episodic integration. Together, these findings provide a unified neurocognitive framework linking fundamental lexical psycholinguistic dimensions to distributed cortical systems engaged during naturalistic language comprehension.

研究の動機と目的

• 大量の心理言語学変数にわたる語彙属性の潜在次元を特定する。
• これらの潜在次元を語彙課題の行動パフォーマンスと結びつける。
• 自然な言語理解中のこれらの次元の神経表現をマッピングする。

提案手法

• 13,850語の106の心理言語学変数を分析して潜在次元を抽出する。
• 叙述を聴取する際にパーセルベースおよび多変量fMRI分析を用いて潜在因子と脳活動を関連付ける。
• 多次元尺度法と階層的クラスタリングを適用して相互作用する神経サブシステムを特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自然言語の多面的属性を捉える潜在次元は何か。
• RQ2 これらの潜在次元は物語理解中の分布的皮質系へどのように対応するか。
• RQ3 言語におけるセンサーモーター grounded、意味的検索、語彙競合解決、エピソード的統合を支える認知過程と神経サブシステムは何か。
• RQ4 潜在因子は語彙判断、呼出、認識、意味判断課題の行動パフォーマンスを予測するか。

主な発見

• 8つの解釈可能な潜在次元が現れ、語彙使用、語形、音韻-正字対応、サブ語彙規則性、意味的組織を含む幅広い特徴を表現する。
• これらの潜在次元は語彙判断、呼出、認識、意味判断課題の行動パフォーマンスを頑健に予測する。
• これらの次元の神経表現は自然言語処理中に重なり合うが機能的に区別された皮質系にコード化される。
• 多次元尺度法とクラスタリングは、センサーモーター grounded、制御された意味検索、語彙競合解決、文脈的エピソード統合をサポートする4つの相互作用サブシステムを明らかにする。