論文の概要: MapGuide: A Simple yet Effective Method to Reconstruct Continuous Language from Brain Activities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17516v2
- Date: Tue, 2 Apr 2024 12:05:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 07:37:38.214176
- Title: MapGuide: A Simple yet Effective Method to Reconstruct Continuous Language from Brain Activities
- Title（参考訳）: MapGuide: 脳活動から継続的言語を再構築するためのシンプルで効果的な方法
- Authors: Xinpei Zhao, Jingyuan Sun, Shaonan Wang, Jing Ye, Xiaohan Zhang, Chengqing Zong,
- Abstract要約: そこで本研究では,脳活動からマッピングしたテキスト埋め込みとの比較により,テキスト再構成を誘導する手法を提案する。
その結果, BLEUとMETEORでは平均77%, 54%の改善が見られた。
このような洞察は、将来の作業のために脳の活動から言語を再構築する作業を単純化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.498085040417813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decoding continuous language from brain activity is a formidable yet promising field of research. It is particularly significant for aiding people with speech disabilities to communicate through brain signals. This field addresses the complex task of mapping brain signals to text. The previous best attempt reverse-engineered this process in an indirect way: it began by learning to encode brain activity from text and then guided text generation by aligning with predicted brain responses. In contrast, we propose a simple yet effective method that guides text reconstruction by directly comparing them with the predicted text embeddings mapped from brain activities. Comprehensive experiments reveal that our method significantly outperforms the current state-of-the-art model, showing average improvements of 77% and 54% on BLEU and METEOR scores. We further validate the proposed modules through detailed ablation studies and case analyses and highlight a critical correlation: the more precisely we map brain activities to text embeddings, the better the text reconstruction results. Such insight can simplify the task of reconstructing language from brain activities for future work, emphasizing the importance of improving brain-to-text-embedding mapping techniques.
- Abstract（参考訳）: 脳の活動から連続した言語を復号することは、恐ろしいが有望な研究分野である。
特に、言語障害のある人が脳信号を通してコミュニケーションするのを助けることが重要である。
このフィールドは、脳信号をテキストにマッピングする複雑なタスクに対処する。
最初は、テキストから脳活動をエンコードし、予測された脳反応と整合して、テキスト生成をガイドすることから始まりました。
対照的に、本研究では、脳活動からマッピングされた予測されたテキスト埋め込みと直接比較することで、テキスト再構成をガイドする簡易かつ効果的な方法を提案する。
総合実験の結果,本手法は最先端モデルよりも優れており,BLEUとMETEORのスコアに対して平均77%,54%の改善が見られた。
我々はさらに、詳細なアブレーション研究とケース分析を通じて提案したモジュールを検証し、より正確に脳活動をテキスト埋め込みにマッピングするほど、テキスト再構成結果がより良くなるという、重要な相関関係を強調した。
このような洞察は、将来の作業のために脳の活動から言語を再構築する作業を単純化し、脳からテキストへの埋め込みマッピング技術を改善することの重要性を強調します。
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