The representation of noun–verb distinction in left posterior middle temporal gyrus: evidence from representation similarity analyses

名词 动词 单变量 心理学 语言学 功能磁共振成像 代表(政治) 认知 认知心理学 计算机科学 人工智能 多元统计 神经科学 哲学 法学 机器学习 政治 政治学
作者
Wenjia Zhang,Xuemei Chen,Suiping Wang
出处
期刊:Cerebral Cortex [Oxford University Press]
卷期号:34 (7)
标识
DOI:10.1093/cercor/bhae242
摘要

Nouns and verbs are fundamental grammatical building blocks of languages. A key question is whether and where the noun-verb division was represented in the brain. Previous studies mainly used univariate analyses to examine this issue. However, the interpretation of activated brain regions in univariate analyses may be confounded with general cognitive processing and/or confounding variables. We addressed these limitations by using partial representation similarity analysis (RSA) of Chinese nouns and verbs with different levels of imageability. Participants were asked to complete the 1-back grammatical class probe (GCP; an explicit measure) and the 1-back word probe (WP; an implicit measure) tasks while undergoing functional magnetic resonance imaging. RSA results showed that the activation pattern in the left posterior middle temporal gyrus (LpMTG) was significantly correlated with the grammatical class representational dissimilarity matrix in the GCP task after eliminating the potential confounding variables. Moreover, the LpMTG did not overlap with the frontal-parietal regions that were activated by verbs vs. nouns or the task effect (CRP vs. WP) in univariate analyses. These results highlight the role of LpMTG in distinguishing nouns from verbs rather than general cognitive processing.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Lsy发布了新的文献求助10
刚刚
Hhd完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
melon完成签到 ,获得积分20
2秒前
黎bb完成签到,获得积分20
2秒前
Duang完成签到,获得积分10
2秒前
我球呢发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
HH发布了新的文献求助10
4秒前
蓬荜生辉完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
小椰子应助何畅采纳,获得10
5秒前
小椰子应助今天天气真好采纳,获得10
5秒前
东方天奇发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
闰土完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
嘟嘟秀杰发布了新的文献求助10
7秒前
jack发布了新的文献求助30
7秒前
扎心应助张三采纳,获得10
7秒前
7秒前
研友_VZG7GZ应助超级采纳,获得10
7秒前
Gui桂发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
more发布了新的文献求助30
9秒前
杏林靴子发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
苹果惠发布了新的文献求助30
10秒前
10秒前
lemonyu发布了新的文献求助10
11秒前
北风发布了新的文献求助10
11秒前
尹一飞发布了新的文献求助10
11秒前
小鱼僧发布了新的文献求助10
12秒前
平淡善斓完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
CipherSage应助Hyh_orz采纳,获得30
12秒前
FAYA完成签到,获得积分20
13秒前
Lazarus发布了新的文献求助10
13秒前
moon发布了新的文献求助20
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6041381
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7781158
关于积分的说明 16234222
捐赠科研通 5187382
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2775768
邀请新用户注册赠送积分活动 1758888
关于科研通互助平台的介绍 1642390