
アラビア語の方言と文化的な特徴を捉えるためのベンチマークを開発し、大規模言語モデルの性能を評価する。


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アラビア語の方言と文化的能力を評価するためのベンチマーク-aradice-


アラビア語の方言と文化的能力を評価するためのベンチマーク「AraDiCE」


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並列トレーニングデータなしでも、大規模な非並列オーディオデータを活用することで、言語クエリに基づいた対象音声抽出モデルを効率的に学習できる。


言語クエリに基づいた並列トレーニングデータなしでの対象音声抽出


手話とジェスチャーにおける認識的ジェスチャーの発話特徴には共通点がある。特に、中立位置を通過する素早い頭の動きは確実性の指標であり、中立位置から外れた姿勢の保持と遅い動きは不確実性を示す。


確実性と不確実性を表す手話とジェスチャーの共通の発話特徴を特定するためのプロトコル


強化学習を用いることで、情報理論的に効率的な再帰的数値システムを習得できる。


効率的な再帰的数値システムの強化学習による習得


言語の重複には様々な形式があり、それぞれに特徴があるため、状況に応じて適切な形式を選択することが重要である。


Or, how to win someone over with your cheeky opinions about “reduplication.”

A Few Thoughts on the Salad Salad Situation

言語の重複に関する私の考え


大規模言語モデルの構築には、言語コミュニティの権利と文化的アイデンティティを尊重し、倫理的で責任あるアプローチが不可欠である。


責任あるデータ収集による多言語大規模言語モデルの構築


言語経験は人間の知覚の基本的な側面、すなわち規則的な音列の神経処理を形作る。


Perceptual systems heavily rely on prior knowledge and predictions to make sense of the environment. Predictions can originate from multiple sources of information, including contextual short-term priors, based on isolated temporal situations, and context-independent long-term priors, arising from extended exposure to statistical regularities. While the effects of short-term predictions on auditory perception have been well-documented, how long-term predictions shape early auditory processing is poorly understood. To address this, we recorded magnetoencephalography data from native speakers of two languages with different word orders (Spanish: functor-initial versus Basque: functor-final) listening to simple sequences of binary sounds alternating in duration with occasional omissions. We hypothesized that, together with contextual transition probabilities, the auditory system uses the characteristic prosodic cues (duration) associated with the native language’s word order as an internal model to generate long-term predictions about incoming non-linguistic sounds. Consistent with our hypothesis, we found that the amplitude of the mismatch negativity elicited by sound omissions varied orthogonally depending on the speaker’s linguistic background and was most pronounced in the left auditory cortex. Importantly, listening to binary sounds alternating in pitch instead of duration did not yield group differences, confirming that the above results were driven by the hypothesized long-term “duration” prior. These findings show that experience with a given language can shape a fundamental aspect of human perception – the neural processing of rhythmic sounds – and provides direct evidence for a long-term predictive coding system in the auditory cortex that uses auditory schemes learned over a lifetime to process incoming sound sequences.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

Language experience shapes predictive coding of rhythmic sound sequences

言語経験が規則的な音列の予測的コーディングを形成する


人工語彙の学習難易度によって、睡眠時の標的記憶再活性化の有効性と、その基盤となる神経活動が異なることが示された。


Sleep associated memory consolidation and reactivation play an important role in language acquisition and learning of new words. However, it is unclear to what extent properties of word learning difficulty impact sleep associated memory reactivation. To address this gap, we investigated in twenty-two young healthy adults the effectiveness of auditory targeted memory reactivation (TMR) during non-rapid eye movement sleep of artificial words with easy and difficult to learn phonotactical properties. Here, we found that TMR of the easy words improved their overnight memory performance, whereas TMR of the difficult words had no effect. By comparing EEG activities after TMR presentations, we found an increase in slow wave density independent of word difficulty, whereas the spindle-band power nested during the slow wave up-states - as an assumed underlying activity of memory reactivation - was significantly higher in the easy/effective compared to the difficult/ineffective condition. Our findings indicate that word learning difficulty by phonotactics impacts the effectiveness of TMR and further emphasize the critical role of prior encoding depth in sleep associated memory reactivation.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

Difficulty in artificial word learning impacts targeted memory reactivation and its underlying neural signatures

人工語彙学習の難易度が標的記憶再活性化とその基盤となる神経活動に及ぼす影響


エミラティ人のバイリンガル音声データセット「Mixat」を紹介し、既存の音声認識モデルの性能評価を行った。


エミラティ-英語バイリンガル音声データセット-mixat-


エミラティ・英語バイリンガル音声データセット「Mixat」



IgboAPI データセットは、Igbo 言語の多様な方言を網羅し、Igbo 言語テクノロジーの開発を促進する。


多言語化された-igbo-言語テクノロジーを強化する-igboapi-データセット


多言語化された Igbo 言語テクノロジーを強化する IgboAPI データセット
