論文の概要: DEEPER: Dense Electroencephalography Passage Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06695v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 15:37:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:54:09.434963
• Title: DEEPER: Dense Electroencephalography Passage Retrieval
• Title（参考訳）: DEEPER:Dense Electroencephalography Passage Retrieval
• Authors: Niall McGuire, Yashar Moshfeghi,
• Abstract要約: 本稿では,明示的なクエリ変換の必要性を回避した新しいフレームワークであるDEEPER Dense EEG Passage Retrievalを紹介する。 提案手法では,高密度検索アーキテクチャを用いて,脳波信号とテキストパスを効果的に比較可能な統合意味空間を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.084958172018792
• License:
• Abstract: A fundamental challenge in Information Retrieval (IR) is the cognitive burden of translating internal information needs into explicit textual queries. This translation barrier particularly affects users with undefined information needs or those who face physical constraints in traditional text input methods. While Brain-Machine Interfaces (BMIs) have emerged as a potential solution for direct neural query interpretation, existing approaches that attempt to convert brain signals into text queries have demonstrated limited success in capturing the complexity of neural semantic patterns. This paper introduces DEEPER Dense EEG Passage Retrieval, a novel framework that bypasses the need for explicit query translation by directly mapping electroencephalography (EEG) signals to relevant text passages. Our approach employs dense retrieval architectures to create a unified semantic space where both EEG signals and text passages can be effectively compared. Experimental evaluation on the ZuCo dataset shows that DEEPER substantially outperforms current EEG-to-text baselines, achieving nearly 5x improvement in retrieval precision while demonstrating robust performance across a diverse set of 30 participants. Through detailed ablation analysis, we identify key architectural components, including specialized neural encoders and strategic negative sampling techniques, that enable effective cross-modal semantic alignment. Our findings demonstrate the feasibility of direct EEG passage retrieval and suggest new possibilities for developing IR systems that can more naturally interface with users' cognitive processes.
• Abstract（参考訳）: 情報検索(IR)における基本的な課題は、内部情報要求を明示的なテキストクエリに翻訳する際の認知的負担である。 この翻訳障壁は、特に未定義の情報を必要とするユーザや、従来のテキスト入力方法の物理的制約に直面しているユーザに影響を与える。 Brain-Machine Interfaces (BMI) は、直接的ニューラルネットワーク解釈の潜在的なソリューションとして登場したが、脳信号をテキストクエリに変換しようとする既存のアプローチは、ニューラルネットワークセマンティックパターンの複雑さを捉えるのに、わずかに成功している。 本稿では,脳波信号を直接関連文節にマッピングすることで,明示的なクエリ変換の必要性を回避する新しいフレームワークであるDEEPER Dense EEG Passage Retrievalを紹介する。 提案手法では,高密度検索アーキテクチャを用いて,脳波信号とテキストパスを効果的に比較可能な統合意味空間を構築する。 ZuCoデータセットの実験的評価によると、DEEPERは現在のEEGからテキストへのベースラインを大幅に上回り、検索精度が5倍近く向上し、30人の多様な参加者に対して堅牢なパフォーマンスを示している。 詳細なアブレーション分析により、特定のニューラルエンコーダや戦略的ネガティブサンプリング技術を含む重要なアーキテクチャ要素を同定し、効果的なクロスモーダルなセマンティックアライメントを実現する。 本研究は,脳波経路の直接検索の実現可能性を示すとともに,ユーザの認知過程とより自然に対話できる赤外線システムの開発の可能性を示すものである。

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