分析分析方法：口语神经模型中语音学的案例
本文介绍了它们称为 RSA 和 TK 的两种基于表示相似性分析和树核的分析方法，这些方法可以直接量化神经激活模式编码的信息与句法树等符号结构所表示信息的相对强度，验证了这些方法对于具有明确定义语法和语义的简单合成语言的情况，然后将这些方法应用于将英语句子的神经表示与其从属树相关联。
May, 2019
本综述论文介绍了自然语言处理领域中使用神经网络模型替代传统系统的进展情况及其分析方法，并根据主要研究趋势进行分类，指出现有限制，并提出未来工作的潜在方向。
Dec, 2018
研究使用自我监督的神经模型从语音中提取声学嵌入，计算非英语母语和英语母语以及挪威方言发音之间的基于单词的差异，并发现使用转换器的神经模型提取的语音表示与人类感知匹配得更好。
Nov, 2020
利用深度语言模型与人脑之间的相似性，以模型为基础的方法成功地复制了一项神经元相关语言研究，比较了听取常规和乱序叙述的七名受试者的功能磁共振成像，并进一步扩展和精确到 305 名听取 4.1 小时叙述故事的个体的脑信号，从而为大规模且灵活地分析语言的神经基础铺平了道路。
Oct, 2021
研究使用回归神经网络模型处理图像和其口述描述中语音音素的表示和编码，通过一系列实验分析了音素如何在模型的各层中编码，发现最明显的音素表示在较低层，而注意力机制则显著削弱语音学编码，并使得话语嵌入更加不变。
Jun, 2017
模拟了从计算模型中提取的表示进行的分析揭示了与大脑信号相似的时间动态，这表明这些特性可以在没有语言知识的情况下出现。此外，研究证明，声素的编码模式支持一定程度的跨语境概括，但我们发现这种概括的有效性取决于具体的语境，这表明单独的分析不足以支持存在语境无关编码。
May, 2024
本文研究了如何在视觉语音循环神经网络中表示和识别单词，使用门控方法分析神经网络所学单词表征的正确性和词汇竞争过程中的单词激活方式，其结果表明当网络能接触到目标单词第一个音素时才能正确识别单词表征。
Sep, 2019
本文研究历史语言学中的声音变化规律及该规律如何使用比较法进行原形词的重构，提出使用神经序列模型对比较法数据集中的超过 8000 个比较条目进行原形词的预测，结果表明神经序列模型优于现有的传统方法。语音学变化的复杂性存在一定的差异，但该模型仍学习了有意义的语音规律。
Aug, 2019
本文提出了一种新的数据驱动方法来研究跨语音识别方案中的跨语言声学语音相似性，通过训练深度神经网络来将来自不同声音模型的分布转化为可直接比较的形式，并通过熵分析发现少重叠语音的语言更易于跨语言传输，在融合单语言模型方面取得了相对于单语言识别的 8％的改进。
Jul, 2022