자기 공명 영상 참가자
22 세에서 39 세 사이의 24 명의 오른 손잡이 원어민(평균=28.6 세,서기=4.4)이 참여하도록 지불되었습니다(남성 11 명,여성 13 명). 그들은 신경 학적,의학적,시각적 또는 기억 장애의 병력이보고되지 않았습니다. 이 연구는 지역 연구 윤리위원회의 승인을 받았습니다(보호 대상자 노르 우에스트 3 세,스폰서 신분증:13-46,2014-00126-41,2014-00126,2014-00126,2014-00126,2014-00126,2014-00126,2014-00126).clinicaltrial.gov 2018 년 10 월 1 일~2018 년 11 월 1 일 2 명의 추가 참가자도 처음에 디자인 설정 및 조정을 위해 모집되었습니다(그러나 분석되지는 않음). 한 참가자는 이미지 분석을 방해하는 중요한 자기 공명 영상 인공물로 인해 추가 분석없이 교체되었습니다. 모든 참가자는 참여하기 전에 서면 동의를했습니다. 참가자들은 실험 기간 전 또는 실험 기간 동안 정신 자극제,약물 또는 알코올을 섭취하지 말 것을 요청 받았다. 표본 크기를 미리 결정하는 데 통계적 방법은 사용되지 않았지만,이 연구에서 사용 된 표본 크기(엔=24)는 이전의 자기 공명 연구 연구.
자료 및 기념 탐사 절차
자극은 캉 기념 박물관에서 세계 대전,토탈 워 지역에서 선택된 119 장의 사진이었다. 각 디스플레이는 전문 디지털 카메라와 전문 조명을 사용하여 기념관에서 촬영되었습니다. 그런 다음 이러한 사진을 대비 및 조명에 맞게 조정하고 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 외부 윤곽을 잘립니다.
각 참가자는 기념 문이 닫히기 직전에 오후가 끝날 때 기념관을 탐험했습니다. 이것은 다른 방문자가 참가자의 투어를 방해하지 않을 것을 보장. 참가자들은 먼저 실험에 대한 일반적인 지침을 받았으며 각각 안경과 안경에 연결되어 배낭으로 운반되는 작은 저장 장치로 구성된 모바일 안구 추적 시스템(응용 과학 실험실)이 장착되었습니다. 이 안경은 참가자의 시각적 탐사를 촬영하는 작은 카메라로 장착되었으며 실험자의 노트북에 녹음 및 방송되었습니다. 우리는 현재 논문의 범위를 넘어 이러한 눈 추적 데이터를 제시하지 않지만,우리는 따라서 그들을 따르지 않고 참가자의 탐색을 추적하고,따라서 그들이 다음 지침을 준수하고 있는지 확인 할 수 있습니다.
참가자들은 기념관의 제한된 공간을 탐험하라는 지시를 받았으며 공간 레이아웃을 설명하는 맵을 받았다(그림 1 참조). 1). 이 공간은 총 119 장의 사진으로 구성되어 있으며 각각 아래에 캡션이 있으며 22 개의 주제 영역에 따라 구성되었습니다(그림 1 의 원에 영역 번호가 표시되어 있음). 1). 두 개의 다른 영역은 최근 성과 우위 효과에 대한 투어의 시작과 끝에 포함되었습니다. 이 필러 영역은 항상 동일했으며 그 그림은 후속 실험 프로토콜에 포함되지 않았습니다(후속 리콜 작업에 대한 교육 및 숙지에만 사용됨). 이 22 개 구역은 6 개의 주요 섹터에 따라 그룹화되었습니다(그림 1 의 기념지도에서 6 개의 주요 색상으로 설명 됨). 1). 이러한 주요 부문의 탐사 순서는 참가자들 사이에서 균형을 이루었습니다. 각 섹터 내의 구역의 탐사 순서는 6 개의 다른 탐사 목록(4 명의 참가자가이 6 개의 목록 각각에 할당 됨)에 따라 무작위 추출되었습니다. 각 구역은 참가자들이 구역을 탐험하기 전에 먼저 읽도록 지시받은 구역의 내용을 설명하는 소개 게시판으로 시작되었습니다. 그런 다음 참가자들은 영역을 구성하는 각 그림을 탐색해야했습니다. 그들은 먼저 아래의 캡션을 읽음으로써 그렇게했고,평균 기간이 76 분(초=13.8)인 투어를 완료 할 때까지 다음 사진으로 이동하기 전에 원하는 한 그림의 내용을 자유롭게 탐색 할 수있었습니다. 이 기념 투어 동안 참가자들은 자신의 기억이 다음날 테스트 될 것이라는 것을 알지 못했습니다.
리콜 과제
다음 날,참가자들은 각각 약 10 분 길이의 3 개의 자기 공명 세션으로 나누어 진 리콜 과제를 수행했습니다. 각 세션은 참가자가 탐구 한 실제 제 2 차 세계 대전 사진을 설명하는 짧은 발췌문에 해당하는 짧은 문장을 제시했습니다(즉,목표 문장;평균 단어 수=7.8,초=2.4)또는 탐구하지 않은(즉,방해 자 문장;평균 단어 수=7.7,초=2.1)전날. 총 119 개의 대상 문장과 63 개의 방해기 문장이 참가자들에게 무작위로 제시되었습니다. 산만 문장과 관련된 역사적 사건은 내용과 영역 당 사진의 상대적 비율 모두의 관점에서 기념관에 표시되는 사진과 일치하도록 선택되었다. 사건이 일어난 국가도 연도와 마찬가지로 각 문장 아래에 표시되었습니다. 참가자들은 산만 자와 대상 문장 사이의 근접성을 알고 있었기 때문에 관련 사진을 완전히 회상하고 시각화하여이 작업을 수행 할 수있는 능력에 의존하도록 강력히 권장되었습니다. 각 큐잉 문장이 시작된 후,참가자들은 오른쪽 검지 손가락으로 예를 누르거나 오른쪽 가운데 손가락으로 아니오를 눌러 관련 그림을 기억할 수 있는지 여부를보고했습니다. 이 문장은 회색 배경을 중심으로 4.5 초 동안 나타났습니다. 시험 푸아송 분포에 따라 확률 방식으로 제시 했다(25%추가 널 이벤트 4.2 초 평균 간격된 간격(범위=1-10 초)와 함께=4)고정 크로스에 의해 분리 되었다. 리콜 작업에 대한 정확도 및 성능은 보충 표 2 에 설명되어 있습니다.
이미지 배치 작업
스캐너 외부에서 참가자들은 119 개의 기념 사진에서 개별 스키마의 프록시로 사용되는 이미지 배치 작업을 수행했습니다. 이미지는 역사적 근접성에 따라 1~28 개의 원 안에 위치해야했습니다. 이 이미지 배열 작업은 따라서 작업 실행에 큰 유연성을 제공,인터넷 탐색을위한 자바 스크립트에 포함 된 작성되었습니다: 참가자는 구글지도와 유사한 움직이는 배경으로 확대 또는 축소 할 수 있으며,사진을 클릭하여 사진을 확대 할 수 있으며(아래 기념 캡션 포함),기념 캡션이 마우스 오버에 나타나고 참가자가 여러 장의 사진을 한 번에 선택하고 이동할 수 있습니다. 사진은 처음에 원 위의 큰 사각형에 배치했다. 참가자들은 각 사진을 검토하고 각 사진을 통과 할 때 아래 서클에 배치하도록 지시 받았습니다. 그들은 가까운 또는 유사한 역사적 사건을 설명 느꼈다 어떤 사진을 같은 원에 그룹에 들었다. 그들은 사진이 연결이 끊긴 이벤트를 설명 느낀 경우,그들은 다른 원에 배치하도록 지시했다. 참가자는 단일 서클에서 맵에서 사용 가능한 모든 서클에 이르기까지 원하는만큼의 서클을 자유롭게 사용할 수있었습니다. 지침에는 사용할 수 있는 서클 수가 전혀 없으며 원하는 대로 자유롭게 진행할 수 있다고 강조했습니다. 참가자들은 또한 원과 상대 위치 사이의 거리에주의를 지불하도록 지시했다. 사진이 연결되거나 연결이 끊어진 이벤트에 연결되어 있다고 판단할수록 서클에서 상대 위치가 더 가깝거나 멀리 떨어져 있어야합니다. 마지막으로,모든 사진에 대한 주요 배열이 완료되었을 때,참가자들은 각 원 내의 그림의 위치를 재조정해야했습니다. 이미지 위치 사이의 유클리드 거리는 주어진 개인의 의미 론적 조직을 반영하고 인코딩 될 수 있습니다.
자기 공명 영상 수집 매개 변수
자기 공명 영상 데이터는 캉의 뇌 영상 사이클론 센터에서 3 회 달성 스캐너(필립스)에서 수집되었습니다. 모든 참가자는 먼저 고해상도 티 1-가중 해부 체적 이미징을 3 차원(3 차원)빠른 필드 에코(에프에프)시퀀스를 사용하여 시행했습니다. 이 인수는 오름차순 티 2-스타 에피 시퀀스를 사용하여 획득 한 기능 세션으로 이어졌습니다.
자기 공명 영상 전처리
통계 파라 메트릭 매핑 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석 하였다. 전처리 하는 동안 이미지 먼저 공간적으로 모션에 대 한 수정 하 고 슬라이스 수집 시간적 지연에 대 한 수정 했다. 1 구조 이미지와 코어 등록 후 기능적 이미지 다음 몬트리올 신경학 연구소의 1 템플릿을 개별 회색 물질 1 이미지의 비선형 정규화에서 파생 된 매개 변수를 사용 하 여 정규화 했다. 그러나 흔들리지 않는 이미지와 흔들리지 않는 이미지가 사용되었다는 점에 유의하십시오. 그럼에도 불구하고 이미지 정규화는 순방향 변형 필드와 그 반전을 계산하고 서치 라이트 이미지를 정규화하거나 기본 공간으로 다시 감싸는 데 필요했습니다(아래 참조). 이 영역의 표현 형상을 특징 짓는 세분화 된 공간 패턴을 보존하기 때문에 조정되지 않은 이미지의 사용은 중요하다.
첫 번째 수준 분석
네이티브 공간 이미지(즉,비 뒤틀림 및 비 왜곡 이미지)에 해당하는 전처리 된 시계열을 각 복셀에서 1/128 헤르쯔로 하이 패스 필터링했습니다. 각 복셀에 대한 일반적인 선형 모델의 회귀 변수는 표준 혈역학 적 반응 함수로 관심있는 각 조건에 대한 자극 발병시 델타 함수(4.5 초 짧은 신기원으로 모델링 됨)를 회귀하여 생성되었습니다. 최소 제곱 분리 접근법이 사용되었습니다. 각 글루 엠,관심의 시험은 하나의 회귀 기로 모델링되었고,다른 모든 시험은 리콜,미스,거짓 경보,보정 거부 및 응답 조건에 해당하는 5 개의 별개의 회귀 기로 축소되었습니다(리콜 작업에 대한 행동 성과에 대한 보충 표 2 참조). 이 접근법은 연속적인 시험에 대한 혈역학 적 반응 사이에 높은 수준의 공선성이있을 때 짧은 간격이있는 설계에 대해 촉진되었습니다 51. 관심 없는 추가 회귀 선형 잔여 모션 유물에 대 한 계정에 6 재배치 매개 변수 했다. 1 차 자기 회귀 프로세스를 사용 하 여 제한 된 최대 우도 추정 후 미리 희게 데이터 결과 수정 했다.1512>
그 결과,임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 대한 임상시험에 참여하였다. 자동 해부학 라벨링 아틀라스(인덱스 2601 및 2602)의 양측 정면 상 내측 이랑에 해당합니다. 양측 전 안와 내측 이랑(인덱스 2611 및 2612),양측 직근(인덱스 2701 및 2702)및 복부 부분(지 좌표 열등하거나 0 과 같음)양측 전방 신궁(인덱스 4001 및 4002). 이 두 로이스는 그림에 나와 있습니다. 3 비. 이 두 마스크 이미지는 정규화 과정에서 계산 된 변형 필드의 역수를 사용하여 각 참가자의 기본 공간으로 다시 래핑되었습니다.
표현 유사성 분석
개별 메모리의 대조 지도 다음 각 리콜 된 그림에 대 한 계산 하 고 우리의 투자 투자 수익률을 계산 하는 데 사용 했다. 각 복셀에 대 한 리콜 된 사진에 걸쳐 활동의 벡터 평균 중심 및 표준 편차(즉,지 점수)를 확장 했다; 그런 다음 각 그림 쌍에 대해 주어진 투자 수익률의 활동 패턴을 공간 상관 관계를 사용하여 비교 한 다음 1 에서 상관 관계를 뺀 차이를 제공했습니다. 행동 수준에서,개별 근력 운동량은 2 차원 공간 레이아웃에 참가자에 의해 배열 된 사진의 모든 가능한 쌍 사이의 유클리드 거리에서 파생되었다. 이러한 뇌 또는 행동 자장가의 상부 삼각형 형태는 집단 스키마,의미 론적 거리(위키 백과 제 2 차 세계 대전 기사에서 파생 됨;아래 참조),문맥 적 공간 거리(그림의 공간적 위치의 유클리드 거리)및 시간적 거리(기념 탐사 중 그림의 시간적 순위 순서의 유클리드 거리)를 설명하는 상부 삼각형 형태의 자장가 모델과 추출되어 비교되었습니다. 뇌/행동 및 모델 간의 이러한 비교는 회귀 모델을 사용하여 달성되었습니다. 회귀 변수와 데이터 모두 처음에는 비선형 단조 관계를 테스트하기 위해 순위 변환되었습니다. 집단적,의미 적(즉,위키 백과)및 문맥 적(즉,공간적 및 시간적)모델 자립 논문이 직교하지 않고 어느 정도 겹치지 않는다는 점을 감안할 때 회귀 모델은 각 모델 예측 변수에 기인 한 고유 한 분산을 명확히하는 데 도움이됩니다. 각 참가자에 대 한이 회귀 모델 관심의 각 주제에 대 한 반복 되었고 주제 모델 및 모델 회귀 계수의 10 반복 이러한 반복에 걸쳐 평균 했다. 모든 회귀 모델은 전체 순위 였고 분산 인플레이션 계수는 각 회귀 변수에 대해 1.5 미만이었으며 모델의 식별 가능성과 효율성을 확인했습니다. 이러한 회귀 모델의 결과 본문에 보고 됩니다 하지만 우리는 또한 표준 창병의 상관 관계도 완전성을 위해 고립에서 테스트 결과 보고 합니다. 통계 시험을 위한 보충 표 1 에서. 올바르게 리콜 된 항목 만 활동 패턴 분석에 포함되었습니다. 그룹 수준의 추론은 비 파라 메트릭 랜덤 효과 통계를 사용하여 5,000 회 반복으로 주제 세트를 부트 스트랩하여 관련성 및 차이점을 테스트했습니다.28. 우리는 기본 분포에 대 한 가정 하지 않았다 고 부트스트래핑 접근 방식을 사용 하 여 비 매개 변수 랜덤 효과 통계 테스트를 수행. 우리는 각 부트스트랩 집합에서 평균 비교를 수행 하 고 0 보다 꼬리에 더 부트 스트랩 샘플의 비율로 피 값을 추정. 2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 1 월 1 일,2013 년 테스트 된 모델의 모든 수정되지 않은 한 꼬리 값을 사용하여 계산되었습니다. 우리는 우리의 주요 가설을 수정 제한 하 고(다른 참조 모델)에 대 한 집단 메모리를 포함 하는 비교만 포함 우리는 조정 된 피 값을보고하고 부트 스트랩 반복을 사용하여 95%백분위 수를 결정합니다. 도에보고 된 소음 천장. 이 경우,참가자 간의 상관 관계는 뇌 세포 간 상호 작용에 의해 결정된다. 이 상관 관계는 각 참가자에 대해 해당 참가자의 뇌 자간전증과 나머지 참가자의 평균 뇌 자간전증 사이의 상관 관계로 계산되었습니다 34. 도 1 에 도시 된 노이즈 천장. 3 씨 이러한 개별 상관 관계의 평균에 해당합니다.
서치라이트 분석
백질 및 피질 표면의 메쉬를 프리 서퍼 소프트웨어 패키지 버전 554,55 를 사용하여 각 참가자에 대해 수집 된 티 1 가중치 이미지에서 재구성했습니다. 이 함수는 두 반구 모두에 대해 표면 기반 서치라이트를 정의합니다(반지름이 10 밀리미터 인 40 복셀 서치라이트를 사용함). 표면의 하나 이상의 노드의 이웃에있는 복셀은 측지 거리 측정을 사용하여 피알 및 백색 물질 표면에 해당 노드를 연결하는 가상 선을 구성하여 선택되었습니다. 이 절차는 표면 곡률에 따라 서치 라이트를 생성하여 자기 공명 패턴을 분석하는 동안 공간 바이어스를 줄입니다. 체적으로 정의 된 이웃과는 달리,이것은 각 개인의 술치와 기리의 윤곽을 따라 곡선 된 원통 모양을 가진 이웃으로 이어졌습니다. 일단 모든 꼭지점에 대 한 서치 라이트 구조 건설 하 고 기능 이미지 공간에 매핑,서치 라이트를 구성 하는 각 복셀에서 리콜 된 활동의 패턴 평균 중심 및 리콜 된 패턴의 모든 쌍 비교에 걸쳐 비 유사성 구조(1 마이너스 공간 상관 관계)를 계산 하기 전에 그들의 표준 편차를 확장 했다. 그런 다음 이러한 서치 라이트의 위쪽 삼각형 형태를 추출하고 순위 변환 한 다음 회귀 모델을 사용하여 모든 순위 변환 모델의 순위 변환 된 위쪽 삼각형 형태와 비교했습니다. 이 서치 라이트 분석의 결과는 각 복셀에 해당 복셀을 중심으로 한 서치 라이트에 대한 통계가 포함 된 볼륨 인 베타 맵을 만들었습니다. 각 모델에 대한 이러한 첫 번째 수준의 베타 맵은 몬트리올 신경 연구소 티 1 템플릿으로 정규화되었으며 최대 절반 가우스 커널에서 전체 폭 10 밀리미터를 사용하여 부드럽게되었습니다. 이 표준 공간 참가자 베타 맵은 두 번째 수준의 비 파라 메트릭 랜덤 효과 분석에 제출되었습니다. 이는 지나치게 민감한 클러스터 기반 임계값과 너무 보수적인 전체 뇌 복셀 기반 보정 간의 좋은 절충안을 제공합니다. 10,000 순열)에서 구현 된 표준 순열 테스트를 사용하여 가족 단위 오류율에 대해 수정되었습니다. 탐조등 분석의 결과는 확장된 데이터 도 1 에 보고된다. 1.
집단 기억 코퍼스 설명 및 분석
코퍼스는 집단 기억과 개인 기억의 관계를 이해하기위한 도구와 기술 및 이론적 배경을 제공하는 것을 목표로하는 다 분야 및 기술 플랫폼 인 마트리 스 프로젝트(http://www.matricememory.fr/?lang=en)에 의해 수집되었습니다. 처음에 코퍼스를 구성하는 시청각 클립은 국립 시청각 연구소,마트리체 프로젝트의 주요 파트너 중 하나와 그 목표 프랑스 텔레비전이나 라디오에 방송 된 모든 시청각 작품을 보관하는 것입니다 공공 기관에 저장되었다. 이 연구를 위해 우리는 제 2 차 세계 대전과 함께 1980 년부터 2010 년까지 방송 된 모든 텔레비전 뉴스 게시판 및 보고서(라디오 쇼 또는 다큐멘터리 제외)를 공통 주제로 포함시켜 총 3,766 개의 문서를 만들었습니다. 우리는 세 가지 이유로이 특정 기간에 초점을 맞 춥니 다. 첫째,1980~2010 년은 참가자들의 수명과 크게 겹칩니다. 둘째,이 기간은 프랑스 집단 기억에 대한 새로운 내러티브의 확립에 해당합니다(즉,새로운”아르 자형 의 엠 99 모리 리얼렛”59). 여기에는 쇼아 기억의 출현과 확언,그리고 당시 프랑스 국가와 그 국민,그리고 그 대표자들(예:부스케,레게아이,투비에,파폰)이 유대인의 추방과 살해에 참여했다는 것을 인정하는 주요 재판이 포함되었습니다. 셋째,자동 음성 인식의 진보와 1980 년 이후에 기록된 데이터를 처리하기 위해 동시대의 언어 모델이 구축된 전자 텍스트의 가용성 덕분에,3,766 개의 오디오 파일은 마트리체 프로젝트의 주요 파트너 중 하나인’림시,엔지니어링 과학 및 컴퓨터 과학 연구소’에서 개발한 음성-텍스트 변환 알고리즘을 사용하여 변환되었다.
텍스트로 변환 된 후,우리 코퍼스는 처음에는 제 2 차 세계 대전과 관련이없는 세그먼트를 폐기하기 위해 수동으로 처리되었습니다(이 주제에 대한 섹션 만 유지). 이 작업 중에 자동 음성-텍스트 필사본은 인간 독자가 추가로 수정했습니다. 이 초기 전처리 후 각 문서에 대해 별도의 파일이 추출되었습니다. 그런 다음 이러한 파일은 트리태거 형태학 분석기 61(http://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/)과 연결된 텍스트 데이터 분석 방법론으로 처리되었습니다. 이 응용 프로그램을 사용하면 사용자가 단어의 각 인스턴스(즉,토큰)에 해당 보조 정리(단어 집합의 정식 형식)에 주석을 달고 코퍼스에서 각 단어의 형태 학적 라벨링을 진행할 수 있습니다. 이 게임은 인터넷을 통해서 게임을 할 수 있습니다.. 이 프로그램은 자바 바이트코드 프로그램의 갯수를 카운트하고,스크립트의 메인 형식을 합계냅니다,그리고 확인되지 않은 실행 텍스트 파일을 찾습니다.. 희귀 보조 정리(10 회 미만),중지 단어 및 일반 동사(예:”수”및”보유”)는 프로세스에서 제거되었으며 후속 분석에 포함되지 않았습니다. 예를 들어,이 알고리즘은 코퍼스에서 동사”싸움”(즉,”싸움”,”싸움”또는”싸움”)의 인스턴스에 해당하는 고유 한 쿼리를 생성합니다. 이 요청에 포함 된%씨 수정자는 동화 된 보조 정리 형태(즉,”싸움”,”싸움”또는”싸움”)의 캐릭터 케이스를 중화하는 데 사용됩니다. 이 방법으로 약 6,500 개의 초기 요청 목록이 자동으로 생성되었습니다. 이 목록은 잘못된 전사에 의해 생성 된 큐클 요청을 제거하기 위해 수동으로 검사되었으며,때로는 특정 요청을 단일 엔티티(예:(보조 정리=”드라마”%기음)|(보조 정리=”극적인”%기음)),적절한 경우 비 그램을 병합하기 위해(예:(보조 정리=”수석”%기음)()?예를 들어,”국가 최고”의 경우)또는 다른 직교 형태로 조정(예:(보조 정리=”고르바초프”%기음)|(보조 정리=”고르바초프”%기음)). 이 초기 확인 및 조정 후,총 6,240 요청은 우리 코퍼스를 구성하는 1,431,790 토큰을 요약하기 위해 남아있었습니다.
주제 모델 26,29,30 문서는 주제의 혼합물에 의해 생성된다는 것을 고려하십시오. 이 컨텍스트에서 주제는 모든 문서에 존재하는 모든 단어에 대한 확률 분포에 해당합니다(주어진 단어가 주제와 연관 될 가능성은 얼마입니까). 이러한 관점에서 주제에 대한 확률 분포를 할당하여 문서를 생성 할 수 있습니다. 문서의 각 인스턴스에 대해 이전 주제 확률 분포에 따라 주제가 선택되고 해당 주제에서 단어가 그려집니다. 말렛은 깁스 샘플링 알고리즘을 사용하여 이 프로세스를 반전시켜 문서 모음 생성을 담당하는 주제 집합과 단어에 대한 확률을 유추합니다.
우리는 먼저 말렛 기차 주제 엔진을 사용하여 차 세계 대전 뉴스 게시판 및 보고서 코퍼스에 주제 모델을 훈련(확장 데이터 그림 2 참조). 2 이 기술로 만든 주제의 그림). 우리는 허용 된 주제의 수를 2 에서 100 까지 1 단위로 변화 시켰으며 알파 매개 변수를 50/엔 주제로 설정하고 시작 베타 매개 변수를 0.1 로 설정했습니다(의미 론적 목적을 위해 텍스트의 큰 코퍼스를 모델링하는 다른 작품에서 제안됨 62). 각 주제 수에 대해 단어 및 문서 주제 확률을 추정하기 위해 500 회 반복을 사용했습니다. 그런 다음 망치 추론기 도구를 사용하여 추모 사진에 대한 추모 모델을 맞추고 주제 확률을 추정했습니다. 이를 위해 각 이미지는 새 문서로 처리되었으며 사진 아래의 기념 캡션에서 직접 파생 된 키워드(또한 표제화)로 표시되었습니다. 총 449 개의 보조 정리가 기념 사진을 설명하는 데 사용되었습니다. 이 보조 정리 중 428 은 뉴스 게시판 및 보고서의 코퍼스를 설명하는 6,240 보조 정리 목록에서도 발견되었습니다. 주제 추론 과정 따라서 119 이미지의 확률 분포 행렬을 주도 엑스 엔 주제,주제 주어진 이미지의 후방 확률을 설명.그런 다음 각 그림 쌍에 대한 주제 확률 분포 사이의 거리를 사용하여 추정 된 주제 수에 대해 계산되었습니다(여기서는 두 주제 벡터 간의 유사성에 대한 대칭 측정을 제공하는 코사인 거리를 기반으로 함). 그러나,깁스 샘플링 알고리즘 매개 변수 추정 하는 동안 소개 수 있습니다 임의성 주어진,우리는 전체 과정을 10 번 반복,3 차원 119 이미지 엑스 119 이미지 엑스 10 반복 예상된 항목의 각 번호에 대 한 선도. 뇌 또는 행동 적 운동 능력과 집단 운동 능력 사이의 유사성의 측정(회귀 모델 또는 스피어의 상관 계수의 베타 계수)주제 모델링의 그 10 반복에 걸쳐 평균 했다. 전체 과정을 요약하려면,주제의 주어진 번호:(1)우리는 프랑스 텔레비전 뉴스 게시판 및 보고서 코퍼스에 주제 모델을 훈련;(2)우리는 기념 사진과 캡션에이 주제 모델에 맞게,새 문서로 각 사진을 치료; (3)119 그림 엑스 엔 주제 행렬,이미지 주어진 주제의 후방 확률을 설명,추출 하 고 119 119 로 변환 했다.
집단 메모리 모델 및 주제 번호의 선택의 검증
우리는 개인에 걸쳐 공유 표현의 구조를 정량화 하고자 하 고 우리의 집단 메모리 모델과 같은 공유 스키마를 비교. 이 절차는 또한 공유 메모리에 가장 적합한 그림의 집단 구조를 설명하기 위해 최적의 주제 수를 독립적으로 선택할 수있게합니다. 이를 위해 20 세에서 39 세 사이의 프랑스어 원어민 54 명(남성 23 명,여성 31 명)(평균=27.3 세,서기=5.6)이 이미지 배열 작업을 수행했습니다. 이 작업은 정확히 동일한 119 개의 기념 사진에서 수행되었지만 전날 기념관을 방문한 자기 공명 영상 참가자와 달리 새로운 참가자는 기념관에 완전히 익숙하지 않았습니다. 우리는 이미지 사이의 유클리드 거리에서 54 개의 개별 근력 운동량을 도출했습니다. 우리는 그 제어 개인에 걸쳐 표현의 공유 구조를 캡처하는 거리 33 을 수행. 디스티티는 여러 거리 행렬에 걸쳐 최상의 합의 또는 타협을 계산하는 데 이상적입니다. (1)각 54 회 전위분석기는 첫 번째 고유값으로 이중 중심화 및 정규화 후 첫 번째 교차 곱 행렬로 변환되었습니다; (2)54 정규화 된 교차 제품 행렬의 모든 쌍 비교의 코사인 유사성 구조를 사용 하 여 계산 되었다 아르바이트 계수;(3)아르바이트 간의 관계를 설명 하는 아르바이트 계수 행렬 고유 분해,제출 하 고 타협 행렬 그들의 첫 번째 고유값;에 의해 가중치 정규화 된 교차 제품 행렬의 합계에 해당(4)타협의 고유 분해 생산 요소 점수,각 119 이미지의 위치를 설명 하는 엔 차원 타협 공간; 그리고(5)이러한 다차원 타협 공간의 거리 상관 행렬 다음 행동 이미지 배열 작업에서 파생 된 모든 54 개별 상행위에 걸쳐 최고의 계약에 해당 합니다. 이 거리 상관 행렬은 개인 간의 공통 의미 조직을 반영하는 공유 스키마로 볼 수 있습니다. 텔레비전 뉴스 게시판 및 보고서의 코퍼스에서 추출 된 집단 지자체는 제어 개인에 걸쳐 측정 된 공유 메모리의 구조와 유사했습니다(그림 1). 2 기음). 집단 및 공유 메모리 사이의이 유사성은 5 개의 주제 쓰레기통에 의해 평균 하 고 6~10 개의 주제 주제 발견 하는 동안 포함 했다 때 그것의 최대에 도달. 그 결과,집단적 또는 의미 론적 기억과 관련된 모든 후속 분석은 6~10 개의 주제를 사용하여 수행되었습니다(그리고 뇌 또는 행동 적 기억력과 집단적 또는 의미 론적 기억력 사이의 유사성 측정은이 선택된 주제 수 내에서 평균화되었습니다).
제 2 차 세계 대전 시맨틱 도메인의 제어 모델 구축
우리는 제 2 차 세계 대전과 관련된 단어 사이의 특정 의미 관계의 벤치 마크 모델로 세계 대전을 언급 프랑스어 위키 백과 기사를 사용하고,우리가 다음 기념 사진에 맞는 주제 모델을 훈련했다. 이 코퍼스(http://redac.univ-tlse2.fr/corpus/wikipedia.html)에는 2008 년 6 월까지 편집 된 664,982 개의 기사가 포함되어 있으며,그 중 2,643 개의 기사는 특히 제 2 차 세계 대전과 관련이 있으며,이전에는 덤프 프랑스어 버전의 위키 백과 기사(http://dumps.wikimedia.org/)에서 추출되어 제 2 차 세계 대전 당시 프랑스 텔레비전 뉴스의 코퍼스를 처리하는 데 사용 된 것과 동일한 형태 학적 태그 도구를 사용하여 처리되었습니다.집단 기억 코퍼스 설명 및 분석을 참조하십시오).
보고 요약
연구 설계에 대한 자세한 내용은 이 문서에 링크된 자연 연구 보고 요약에 나와 있습니다.