Yakın zamanda yapılan bir çalışma, epilepsi takibi gören 14 katılımcıda 39 beyin bölgesinde 1910 kanaldan yerel alan potansiyelleri (LFP) kaydederek doğal konuşmanın altında yatan nöral mekanizmaları araştırdı. Katılımcılar serbest akışlı konuşmalara katıldılar ve nöral aktiviteleri transkribe edilmiş kelimelerle senkronize edildi. Çalışma, beyin aktivitesindeki değişikliklerin NLP modeliyle uyumlu olduğunu ve kanalların önemli bir bölümünün korelasyon gösterdiğini buldu.
Araştırma, kelime ve cümle kompozisyonunu vektörleştirmek için önceden eğitilmiş bir GPT-2 modeli kullanarak nöral verilerle karşılaştırma yapılmasını sağladı. Sol yarımküre, sağa göre daha fazla ilişkili aktivite sergiledi. Temporal ve frontal korteks, talamus ve limbik sistem dahil olmak üzere çeşitli beyin bölgeleri, NLP gömüleriyle korelasyonlu kanalların yüksek bir yüzdesini gösterdi. En yüksek oranda korelasyonlu kanal, konuşma üretim planlaması sırasında sol precentral kortekste ve anlama sırasında sol ve sağ superior temporal kortekste gözlemlendi.
Bir BERT modeliyle yapılan karşılaştırma, şansa göre önemli ölçüde daha yüksek oranda korelasyonlu kanal gösterdi. Katılımcılar sahte bir sohbete pasif olarak dahil olduklarında ortalama korelasyon katsayıları azaldı. Gerçek cümleler, anlamsız ifadelere kıyasla önemli ölçüde daha yüksek oranda yanıt veren kanal ortaya çıkardı. En yüksek oranda korelasyonlu kanal, hem dil anlama hem de üretimi için orta gama frekanslarında (70-110 Hz) gözlemlendi. Nöral aktiviteler, hem konuşma planlaması hem de anlama için tercihen daha yüksek ağ katmanlarıyla uyum gösterdi.
Bu bulgular, doğal konuşma sırasında dil üretimi ve anlamayı destekleyen nöral aktivitelerin dinamik bir organizasyonunu ortaya koymakta ve insan dilinin altında yatan nöral mekanizmaları anlamak için derin öğrenme modellerinin kullanımından yararlanmaktadır.