自然言语处理( Natural Language Processing, NLP)是指运用人类沟通所运用的自然言语与机器进行交互通讯的技能。这在某种程度上预示着计算机能以自然言语文原本表达给定的目的、思维等，称为自然言语生成。怎么让自然言语生成体系发生和人类言语相同质量的言语，一向都是自然言语处理范畴的热门和难点。这一范畴虽然现已获得了巨大的前进，但是在评价自然言语生成言语质量的办法方面任旧存在严重应战。言语心思学研讨标明，言语包含说话人丰厚的社会和心思信息，而且言语的社会和心思信息主要是由读者或听众在内隐水平上加工处理。因而，将内隐感知信息参加自然言语生成言语的质量评价规范中是一个有宽广远景潜在方向。

　　该研讨收集了谈天机器人谷歌Meena和微软XiaoIce的语料作为自然言语生成言语的代表，一起收集了人类语料作为对照资料，选用功用磁共振成像技能记载受试者在阅读评价两种语料过程中的神经信号。成果剖析发现，当受试者片面无法区别语料来历的时分，即片面断定人类语料和机器人语料都是人类语料的状况，大脑心智化脑网络的中心脑区背内侧前额叶和右侧颞顶联合区的激活水平仍然能够明显区别语料的来历（图1）。不同来历和不同断定的语料所引起的神经活动在受试者之间体现出了明显的相似性（图2）。

　　最终，经过全脑剖析，发现明显激活的脑区与meta剖析神经组成的心智化脑网络存在方位堆叠（图3），阐明参加内隐感知自然言语和自然言语生成言语差异的大脑区域确实是心智化脑网络。

　　这些研讨成果标明，大脑的内隐感知神经信号是比自我陈述更为灵敏的评价信息，能够将其参加评价自然言语生成言语质量的规范中。这不仅有助于自然言语处理技能的开展，也为开展新的衡量人工智能水平的图灵检验供给新的视角。

　　中国科学技能大学心思学系韦正德特任副研讨员和陈颖研讨生为本文一起榜首作者，中国科学技能大学心思学系张效初教授为本文独立通讯作者。本项目得到国家自然科学基金、科学技能立异2030-“脑科学与类脑研讨”重点项目、教育部哲学社会科学研讨重点项目、CASVPST丝路科学基金、合肥科学中心协同立异方案的支撑。