Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reading ability detection using eye-tracking data with LSTM-based few-shot learning

論文の概要: Reading ability detection using eye-tracking data with LSTM-based few-shot learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08798v1
Date: Fri, 13 Sep 2024 13:06:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-16 16:29:18.285956
Title: Reading ability detection using eye-tracking data with LSTM-based few-shot learning
Title（参考訳）: LSTMを用いた少数ショット学習による視線追跡データによる読取能力の検出
Authors: Nanxi Li, Hongjiang Wang, Zehui Zhan,
Abstract要約: 提案手法は,Long Short Time Memory(LSTM)と軽量ニューラルネットワークを組み合わせることで,スコア予測のための回帰モデルを構築した。実験により, 提案手法は, 数発の学習戦略により, 読み出し能力の検出における従来のスコア予測法よりも精度が高いことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728615
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reading ability detection is important in modern educational field. In this paper, a method of predicting scores of reading ability is proposed, using the eye-tracking data of a few subjects (e.g., 68 subjects). The proposed method built a regression model for the score prediction by combining Long Short Time Memory (LSTM) and light-weighted neural networks. Experiments show that with few-shot learning strategy, the proposed method achieved higher accuracy than previous methods of score prediction in reading ability detection. The code can later be downloaded at https://github.com/pumpkinLNX/LSTM-eye-tracking-pytorch.git
Abstract（参考訳）: 現代の教育分野では読書能力の検出が重要である。本稿では,少数の被験者(例えば68名)の視線追跡データを用いて,読解能力のスコアを予測する手法を提案する。提案手法は,Long Short Time Memory(LSTM)と軽量ニューラルネットワークを組み合わせることで,スコア予測のための回帰モデルを構築した。実験により, 提案手法は, 数発の学習戦略により, 読み出し能力の検出における従来のスコア予測法よりも精度が高いことがわかった。コードは後にhttps://github.com/pumpkinLNX/LSTM-eye-tracking-pytorch.gitでダウンロードできる。

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