एक हालिया अध्ययन में 14 प्रतिभागियों में 39 मस्तिष्क क्षेत्रों में 1910 चैनलों से स्थानीय क्षेत्र क्षमता (एलएफपी) रिकॉर्ड करके प्राकृतिक बातचीत के अंतर्निहित तंत्रिका तंत्र का पता लगाया गया, जो मिर्गी की निगरानी से गुजर रहे थे। प्रतिभागियों ने स्वतंत्र रूप से बहने वाली बातचीत में भाग लिया, और उनकी तंत्रिका गतिविधि लिप्यंतरित शब्दों के साथ सिंक्रनाइज़ की गई। अध्ययन में पाया गया कि मस्तिष्क गतिविधि में परिवर्तन एनएलपी मॉडल के साथ संरेखित है, जिसमें चैनलों का एक महत्वपूर्ण अनुपात सहसंबंध दिखा रहा है।
अनुसंधान ने शब्द और वाक्य रचना को वेक्टर करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित जीपीटी-2 मॉडल का उपयोग किया, जिससे तंत्रिका डेटा के साथ तुलना सक्षम हो सके। बाएं गोलार्ध ने दाएं की तुलना में अधिक सहसंबद्ध गतिविधि प्रदर्शित की। लौकिक और ललाट प्रांतस्था, थैलेमस और लिम्बिक प्रणाली सहित कई मस्तिष्क क्षेत्रों ने एनएलपी एम्बेडिंग से संबंधित चैनलों का उच्च प्रतिशत दिखाया। भाषण उत्पादन योजना के दौरान बाएं प्रीसेंट्रल प्रांतस्था में और समझ के दौरान बाएं और दाएं बेहतर लौकिक प्रांतस्था में सहसंबद्ध चैनलों का उच्चतम अनुपात देखा गया।
एक बीईआरटी मॉडल के साथ तुलना ने मौका की तुलना में सहसंबद्ध चैनलों का काफी अधिक अनुपात दिखाया। जब प्रतिभागी निष्क्रिय रूप से छद्म बातचीत में शामिल थे तो औसत सहसंबंध गुणांक कम हो गया। वास्तविक वाक्यों ने जैबरवॉकी की तुलना में प्रतिक्रिया करने वाले चैनलों का काफी अधिक प्रतिशत प्राप्त किया। भाषा समझ और उत्पादन दोनों के लिए मध्य गामा आवृत्तियों (70-110 हर्ट्ज) में सहसंबद्ध चैनलों का उच्चतम प्रतिशत देखा गया। तंत्रिका गतिविधियां अधिमानतः भाषण योजना और समझ दोनों के लिए उच्च नेटवर्क परतों के साथ संरेखित होती हैं।
ये निष्कर्ष तंत्रिका गतिविधियों के एक गतिशील संगठन को प्रकट करते हैं जो प्राकृतिक बातचीत के दौरान भाषा उत्पादन और समझ को कम करते हैं और मानव भाषा के अंतर्निहित तंत्रिका तंत्र को समझने में गहन शिक्षण मॉडल के उपयोग को बढ़ावा देते हैं।