基于大模型的多粒度脑语义对齐方法

本发明公开了一种基于大模型的多粒度脑语义对齐方法，包括：句子粒度上，基于保留动程的词序打乱操作进行同语义不同句法句子集合的生成；利用大语言模型对句子的编码功能提取集合中的句子表征再平均，获得句义表征向量；通过线性拟合模型，用句义表征预测人脑个位置功能性磁共振的强度，获得人脑中与句义理解相关的位置。单词粒度上，构建无监督的概率统计模型，引入对齐关系与产出率描述单词与人脑脑区间的激活关系；使用期望最大化方法进行参数迭代，训练模型直到收敛，得到单词到脑区的对齐概率。本发明通过对句子、单词两个粒度分别建模，在文本‑脑活动记录的平行数据集上进行实验，得到多粒度下人脑语义理解的脑区分布。