論文の概要: Exploration of LLMs, EEG, and behavioral data to measure and support attention and sleep

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07822v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 15:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 03:35:49.355906
• Title: Exploration of LLMs, EEG, and behavioral data to measure and support attention and sleep
• Title（参考訳）: 注意と睡眠を計測・支援するためのLCM、脳波、行動データの探索
• Authors: Akane Sano, Judith Amores, Mary Czerwinski,
• Abstract要約: 本研究では,大きな言語モデル(LLM)を用いて注意状態,睡眠ステージ,睡眠の質を推定する。 以上の結果から,LLMは人間のテキスト行動特性に基づいて睡眠の質を推定できることがわかった。 しかし、脳波と活動データに基づいて注意、睡眠ステージ、睡眠品質を検出するには、さらなるトレーニングデータとドメイン固有の知識が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.595588089962556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the application of large language models (LLMs), pre-trained models with massive textual data for detecting and improving these altered states. We investigate the use of LLMs to estimate attention states, sleep stages, and sleep quality and generate sleep improvement suggestions and adaptive guided imagery scripts based on electroencephalogram (EEG) and physical activity data (e.g. waveforms, power spectrogram images, numerical features). Our results show that LLMs can estimate sleep quality based on human textual behavioral features and provide personalized sleep improvement suggestions and guided imagery scripts; however detecting attention, sleep stages, and sleep quality based on EEG and activity data requires further training data and domain-specific knowledge.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の大規模テキストデータを用いた事前学習モデルの適用について検討した。 脳波(EEG)と身体活動データ(例えば、波形、パワースペクトログラム画像、数値的特徴)に基づいて、注意状態、睡眠ステージ、睡眠品質を推定し、睡眠改善の提案と適応誘導画像スクリプトを生成する。 以上の結果から,LLMは人間のテキストによる行動特徴に基づいて睡眠の質を推定し,個別の睡眠改善提案やガイド画像のスクリプトを提供するが,脳波や活動データに基づく注意・睡眠ステージ・睡眠の質の検出には,さらなるトレーニングデータとドメイン固有の知識が必要であることが示唆された。

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