論文の概要: ChatBCI: A P300 Speller BCI Leveraging Large Language Models for Improved Sentence Composition in Realistic Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15395v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 00:42:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:19.133574
• Title: ChatBCI: A P300 Speller BCI Leveraging Large Language Models for Improved Sentence Composition in Realistic Scenarios
• Title（参考訳）: ChatBCI: 現実的なシナリオにおける文構成の改善を目的とした大規模言語モデルを活用したP300スパラBCI
• Authors: Jiazhen Hong, Weinan Wang, Laleh Najafizadeh,
• Abstract要約: ChatBCI は P300 のスペル BCI で,ユーザによる初期文字からの単語の提案や,その後の単語の予測を行う。 ChatBCIは、リモートクエリを通じて単語提案をGPT-3.5 APIに検索する。 その結果、タスク1では、ChatBCIはレター・バイ・レターのBCIスペルを平均で上回り、それぞれ62.14%、キーストロークは53.22%削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8843687952462742
• License:
• Abstract: P300 speller BCIs allow users to compose sentences by selecting target keys on a GUI through the detection of P300 component in their EEG signals following visual stimuli. Most P300 speller BCIs require users to spell words letter by letter, or the first few initial letters, resulting in high keystroke demands that increase time, cognitive load, and fatigue. This highlights the need for more efficient, user-friendly methods for faster sentence composition. In this work, we introduce ChatBCI, a P300 speller BCI that leverages the zero-shot learning capabilities of large language models (LLMs) to suggest words from user-spelled initial letters or predict the subsequent word(s), reducing keystrokes and accelerating sentence composition. ChatBCI retrieves word suggestions through remote queries to the GPT-3.5 API. A new GUI, displaying GPT-3.5 word suggestions as extra keys is designed. SWLDA is used for the P300 classification. Seven subjects completed two online spelling tasks: 1) copy-spelling a self-composed sentence using ChatBCI, and 2) improvising a sentence using ChatBCI's word suggestions. Results demonstrate that in Task 1, on average, ChatBCI outperforms letter-by-letter BCI spellers, reducing time and keystrokes by 62.14% and 53.22%, respectively, and increasing information transfer rate by 198.96%. In Task 2, ChatBCI achieves 80.68% keystroke savings and a record 8.53 characters/min for typing speed. Overall, ChatBCI, by employing remote LLM queries, enhances sentence composition in realistic scenarios, significantly outperforming traditional spellers without requiring local model training or storage. ChatBCI's (multi-) word predictions, combined with its new GUI, pave the way for developing next-generation speller BCIs that are efficient and effective for real-time communication, especially for users with communication and motor disabilities.
• Abstract（参考訳）: P300スペルBCIは、視覚刺激後の脳波信号のP300成分を検出することにより、GUI上のターゲットキーを選択することで文を作成できる。 ほとんどのP300スペルBCIでは、ユーザーは文字ごとに単語をスペルする必要があり、最初の数文字はキーストロークが要求され、時間、認知負荷、疲労が増大する。 これは、より効率的で、ユーザフレンドリーな、より高速な文合成方法の必要性を強調します。 そこで本研究では,大規模言語モデル(LLM)のゼロショット学習機能を活用して,ユーザスペル付き初期文字からの単語の提案や,その後の単語の予測,キーストロークの削減,文合成の高速化を行う,P300スペルBCIを提案する。 ChatBCIは、リモートクエリを通じて単語提案をGPT-3.5 APIに検索する。 GPT-3.5ワードを追加キーとして表示する新しいGUIが設計されている。 SWLDAはP300分類に用いられる。 7人の被験者が2つのオンラインスペルタスクを完了しました。 1)ChatBCIを用いた自己合成文のコピースペルと 2) ChatBCIの単語提案を用いた文の即興化。 その結果、タスク1では、ChatBCIはレター・バイ・レターのBCIスペルを平均で上回り、それぞれ62.14%、キーストローク53.22%、情報転送率198.96%となっている。 タスク2では、ChatBCIは80.68%のキーストロークセーブを達成し、タイピング速度は8.53文字/分を記録した。 全体として、ChatBCIはリモートLLMクエリを利用することで、現実的なシナリオにおける文合成を強化し、ローカルモデルトレーニングやストレージを必要とせず、従来のスペルよりもはるかに優れています。 ChatBCIの(複数)単語予測と新しいGUIが組み合わさって、特にコミュニケーションや運動障害のあるユーザにとって、リアルタイム通信に効率的で効果的な次世代スペルBCIを開発するための道を開いた。

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