論文の概要: Towards Linguistic Neural Representation Learning and Sentence Retrieval from Electroencephalogram Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04679v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 03:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:30:10.281390
• Title: Towards Linguistic Neural Representation Learning and Sentence Retrieval from Electroencephalogram Recordings
• Title（参考訳）: 脳波記録からの言語的ニューラル表現学習と文検索に向けて
• Authors: Jinzhao Zhou, Yiqun Duan, Ziyi Zhao, Yu-Cheng Chang, Yu-Kai Wang, Thomas Do, Chin-Teng Lin,
• Abstract要約: 脳波信号を文に変換するための2ステップパイプラインを提案する。 まず,自然読解中に記録された脳波データから単語レベルの意味情報を学習できることを確認する。 脳波エンコーダからの予測に基づいて文章を検索するために,学習不要な検索手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.418738450536047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decoding linguistic information from non-invasive brain signals using EEG has gained increasing research attention due to its vast applicational potential. Recently, a number of works have adopted a generative-based framework to decode electroencephalogram (EEG) signals into sentences by utilizing the power generative capacity of pretrained large language models (LLMs). However, this approach has several drawbacks that hinder the further development of linguistic applications for brain-computer interfaces (BCIs). Specifically, the ability of the EEG encoder to learn semantic information from EEG data remains questionable, and the LLM decoder's tendency to generate sentences based on its training memory can be hard to avoid. These issues necessitate a novel approach for converting EEG signals into sentences. In this paper, we propose a novel two-step pipeline that addresses these limitations and enhances the validity of linguistic EEG decoding research. We first confirm that word-level semantic information can be learned from EEG data recorded during natural reading by training a Conformer encoder via a masked contrastive objective for word-level classification. To achieve sentence decoding results, we employ a training-free retrieval method to retrieve sentences based on the predictions from the EEG encoder. Extensive experiments and ablation studies were conducted in this paper for a comprehensive evaluation of the proposed approach. Visualization of the top prediction candidates reveals that our model effectively groups EEG segments into semantic categories with similar meanings, thereby validating its ability to learn patterns from unspoken EEG recordings. Despite the exploratory nature of this work, these results suggest that our method holds promise for providing more reliable solutions for converting EEG signals into text.
• Abstract（参考訳）: 脳波を用いた非侵襲的脳信号からの言語情報の復号化は、その膨大な応用可能性から研究の注目を集めている。 近年,前訓練された大言語モデル(LLM)の出力生成能力を利用して,脳波信号を文にデコードする生成的枠組みが,多くの研究で採用されている。 しかし、このアプローチには、脳-コンピュータインタフェース(BCI)の言語的応用のさらなる発展を妨げるいくつかの欠点がある。 具体的には、脳波エンコーダが脳波データから意味情報を学習する能力は疑問視され、LLMデコーダはそのトレーニングメモリに基づいて文を生成する傾向は避けられない。 これらの問題は、脳波信号を文に変換する新しいアプローチを必要とする。 本稿では,これらの制約に対処し,言語脳波復号化研究の妥当性を高める新しい2段階パイプラインを提案する。 まず,コンフォーマーエンコーダを,単語レベルの分類のためのマスク付きコントラスト目的により訓練することにより,自然読解中に記録された脳波データから単語レベルの意味情報を学習できることを確認する。 脳波エンコーダからの予測に基づいて文章を検索するために,トレーニング不要の検索手法を用いる。 本論文では,提案手法の総合的な評価のために,広範囲な実験とアブレーション実験を行った。 上位予測候補の可視化により,脳波セグメントを類似の意味を持つ意味カテゴリーに効果的に分類し,未知の脳波記録からパターンを学習する能力を検証した。 本研究の探索的性質にもかかわらず,本手法は,脳波信号をテキストに変換するための信頼性の高いソリューションを提供することを約束するものであることを示唆している。

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