SCRIBE：可扩展的、基于大脑的可解释语义上下文表征

理解人脑如何从现实世界的语言中构建意义，仍是一项根本性挑战，因为语义依赖于在自然情境中不断变化的上下文。为支持对大脑中现实世界语言意义的研究，我们提出了 SCRIBE。该框架以神经科学指导下构建的语义空间为基础，利用多个开源大语言模型的集成，为任意文本生成可解释的词级语义表征。在一项涉及 921 名参与者的行为研究中，我们发现，人类对语义特征的判断会随上下文发生系统性变化，而 SCRIBE 能够捕捉这些变化，其表现达到估计的人类噪声上限的 75%–81%。利用参与者聆听自然故事时记录的大脑活动，我们进一步证明，SCRIBE 能够预测语言选择性脑区的神经反应，且表现显著优于不考虑上下文的语义表征。方差分解表明，除句法特征外，SCRIBE 还能解释独有的、可预测大脑活动的信息，这说明其表征捕捉到了所测量的句法特征无法解释的语言意义层面。总体而言，这些发现确立了 SCRIBE 作为研究大脑中自然语言语义的可扩展、可解释基础的价值。