論文の概要: Are EEG-to-Text Models Working?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06459v1
• Date: Fri, 10 May 2024 13:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 15:48:10.032920
• Title: Are EEG-to-Text Models Working?
• Title（参考訳）: EEG-to-Textモデルは機能しているか?
• Authors: Hyejeong Jo, Yiqian Yang, Juhyeok Han, Yiqun Duan, Hui Xiong, Won Hee Lee,
• Abstract要約: この研究は、オープン語彙EEG-to-Text翻訳のための既存のモデルを批判的に分析する。 本稿では,脳波信号から真に学習するモデルと,トレーニングデータを記憶するモデルとを区別する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.35247047061063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work critically analyzes existing models for open-vocabulary EEG-to-Text translation. We identify a crucial limitation: previous studies often employed implicit teacher-forcing during evaluation, artificially inflating performance metrics. Additionally, they lacked a critical benchmark - comparing model performance on pure noise inputs. We propose a methodology to differentiate between models that truly learn from EEG signals and those that simply memorize training data. Our analysis reveals that model performance on noise data can be comparable to that on EEG data. These findings highlight the need for stricter evaluation practices in EEG-to-Text research, emphasizing transparent reporting and rigorous benchmarking with noise inputs. This approach will lead to more reliable assessments of model capabilities and pave the way for robust EEG-to-Text communication systems.
• Abstract（参考訳）: この研究は、オープン語彙EEG-to-Text翻訳のための既存のモデルを批判的に分析する。 過去の研究では、評価中に暗黙の教師強制をしばしば採用し、パフォーマンス指標を人工的に膨らませた。 さらに、純粋なノイズ入力に対するモデルパフォーマンスの比較という、重要なベンチマークも欠如していた。 本稿では,脳波信号から真に学習するモデルと,トレーニングデータを記憶するモデルとを区別する手法を提案する。 分析の結果,ノイズデータのモデル性能は脳波データに匹敵することがわかった。 これらの知見は、透過的なレポーティングとノイズ入力による厳密なベンチマークを強調し、EEG-to-Text研究における厳格な評価プラクティスの必要性を強調している。 このアプローチにより、モデル能力の信頼性が向上し、ロバストなEEG-テキスト通信システムへの道が開ける。

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