本研究引入度量学习编码模型（MLEMs），探讨其在语言特征提取中的优势。研究表明，MLEMs能够有效解耦语言特征，优于传统方法，并能更好地预测神经表示。此外，语言模型与人脑在语言处理上存在相似性，但在情感理解和比喻处理等方面存在差异，需进一步优化模型以提高一致性。