研究用LLM加TRF框架分离社会语境对言语感知的影响

Ip、Igoe、Cowan 与 Di Liberto 在 bioRxiv 预印本中提出一个分析框架，把微调于会话语言的 Mistral-Instruct 与时间响应函数（TRF）结合，用 LLM 生成的词汇期望考察社会语境对词级语音处理的影响。该框架在生成期望时把局部语境与说话者社会语境分开，可对同一语音材料在匹配或不匹配的说话者语境下分别生成预测。 研究者报告，在声学输入与神经记录完全相同的情况下，来自社会语境匹配的词汇期望相比不匹配语境，对 EEG 预测带来小幅但可靠的改善。作者称这为用 LLM 衍生词汇期望分离并测量社会语境对言语处理的影响提供了概念验证。

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