JSAI2026 自然言語処理による感情ラベリングとfMRIからみた脳機能ネットワーク
テーマ
NLPで推定した感情ラベルが、人間の脳活動パターンと対応するかを調べる研究
感情分析モデルの出力を、fMRIの機能的結合から検証しようとしている
functional MRI
感情分析
NLPの主要技術の一つ
情動理解
背景課題
感情分析モデルは、テキストから positive / negative / neutral などを推定できる
ただし、その分類が人間の実際の感情処理をどれくらい反映しているかは不明
モデルごとに感情判定の傾向が異なるため、外部的な妥当性評価が必要になる
HuggingFaceで公開されているBERT系のモデルを使用
提案・分析
アリスデータセット
MRIのOpen dataset
『不思議の国のアリス』第1章の朗読を聞いているときのfMRIデータを利用
各文のオンセット、オフセット時間情報あり
こんなデータセットもあるのか 
時系列データを作成
物語テキストを文単位で感情ラベリングし、時間軸上でfMRI信号と対応づける
感情ラベルが出ている時間帯に、脳の機能的結合がどう変わるかを見る
感情ラベリング
Sliding window
positive / negative / neutral
CONN toolbox
MRIシーケンスから機能的連結性を計算、表示、解析するOSS
SeedtoVoxel解析
脳の核ボクセルの同期性