論文の概要: Fine-Grained Prediction of Reading Comprehension from Eye Movements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04484v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 13:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 07:16:09.642422
• Title: Fine-Grained Prediction of Reading Comprehension from Eye Movements
• Title（参考訳）: 眼球運動による読解理解の微粒化予測
• Authors: Omer Shubi, Yoav Meiri, Cfir Avraham Hadar, Yevgeni Berzak,
• Abstract要約: 本研究は, 視線運動からの読解理解を, 通路上の1つの質問のレベルで予測する作業に焦点をあてる。 3つの新しいマルチモーダル言語モデルと,文献から得られた先行モデルのバッテリを用いて,この課題に取り組む。 評価の結果,目の動きは,視力の把握に有用な信号を含んでいることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2062053320259833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can human reading comprehension be assessed from eye movements in reading? In this work, we address this longstanding question using large-scale eyetracking data over textual materials that are geared towards behavioral analyses of reading comprehension. We focus on a fine-grained and largely unaddressed task of predicting reading comprehension from eye movements at the level of a single question over a passage. We tackle this task using three new multimodal language models, as well as a battery of prior models from the literature. We evaluate the models' ability to generalize to new textual items, new participants, and the combination of both, in two different reading regimes, ordinary reading and information seeking. The evaluations suggest that although the task is highly challenging, eye movements contain useful signals for fine-grained prediction of reading comprehension. Code and data will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 目の動きから人間の読みの理解を評価することは可能か? 本研究は,読解の行動分析を目的としたテキスト素材上での大規模視線追跡データを用いて,この長年にわたる課題に対処する。 本研究は, 視線運動からの読み理解を, 通路上の1つの質問のレベルで予測する, きめ細かな, ほとんど適応していないタスクに焦点を当てる。 3つの新しいマルチモーダル言語モデルと,文献から得られた先行モデルのバッテリを用いて,この課題に取り組む。 本研究では,新しいテキスト項目,新しい参加者,および両者の組み合わせを,通常の読解と情報検索という2つの異なる読解方式で一般化する能力を評価する。 評価の結果,目の動きは,視力の把握に有用な信号を含んでいることが示唆された。 コードとデータは公開されます。

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