यह अध्ययन कालिक अनुक्रमों को संदर्भ-टैग किए गए खंडों में संपीड़ित करने के लिए एक तंत्रिका विज्ञान-प्रेरित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है। प्रत्येक टैग अनुक्रम में एक आवर्ती संरचनात्मक इकाई, या "समुदाय" का प्रतिनिधित्व करता है, और ऑफ़लाइन निद्रा के दौरान उत्पन्न होता है। ये टैग पिछले अनुभवों के संक्षिप्त संदर्भ के रूप में कार्य करते हैं, जिससे शिक्षार्थी तत्काल इनपुट से परे जानकारी को एकीकृत कर सकते हैं। हम इस विचार का मूल्यांकन एक नियंत्रित संश्लेषित वातावरण में करते हैं, जिसे मौजूदा तंत्रिका नेटवर्क-आधारित अनुक्रमिक शिक्षार्थियों, जैसे कि आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (RNN) की सीमाओं को उजागर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जब वे कई समय पैमानों पर कालिक पैटर्न से निपटते हैं। परिणाम प्रारंभिक हैं, लेकिन सुझाव देते हैं कि संसाधन-विवश वातावरण में कालिक खंडीकरण सीखने की दक्षता में उल्लेखनीय रूप से सुधार कर सकता है। एक श्रृंखला प्रतिक्रिया समय कार्य का उपयोग करते हुए एक छोटे पैमाने का मानव पायलट अध्ययन संरचनात्मक अमूर्तन के विचार का और समर्थन करता है। यद्यपि यह एक संश्लेषित कार्य तक सीमित है, यह अध्ययन प्रारंभिक प्रमाण प्रदान करता है कि सीखे गए संदर्भ टैग संबंधित कार्यों में स्थानांतरित किए जा सकते हैं, जो एक प्रारंभिक अवधारणा-प्रमाण के रूप में कार्य करता है जो स्थानांतरण अधिगम के संभावित भविष्य के अनुप्रयोगों की पेशकश करता है।
