論文の概要: LLMs Help Alleviate the Cross-Subject Variability in Brain Signal and Language Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02621v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 18:29:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:09:56.699473
• Title: LLMs Help Alleviate the Cross-Subject Variability in Brain Signal and Language Alignment
• Title（参考訳）: LLMは脳信号と言語アライメントのクロスオブジェクト変動を軽減する
• Authors: Yifei Liu, Hengwei Ye, Shuhang Li,
• Abstract要約: 本研究の目的は,人間の脳波信号に固有の主題に依存しない意味情報を,深層学習で捉えることができるかどうかを検討することである。 雑音の多い脳波信号から主観非依存の意味的特徴を抽出するために,大言語モデル(LLM)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.182997366332405
• License:
• Abstract: Decoding human activity from EEG signals has long been a popular research topic. While recent studies have increasingly shifted focus from single-subject to cross-subject analysis, few have explored the model's ability to perform zero-shot predictions on EEG signals from previously unseen subjects. This research aims to investigate whether deep learning methods can capture subject-independent semantic information inherent in human EEG signals. Such insights are crucial for Brain-Computer Interfaces (BCI) because, on one hand, they demonstrate the model's robustness against subject-specific temporal biases, and on the other, they significantly enhance the generalizability of downstream tasks. We employ Large Language Models (LLMs) as denoising agents to extract subject-independent semantic features from noisy EEG signals. Experimental results, including ablation studies, highlight the pivotal role of LLMs in decoding subject-independent semantic information from noisy EEG data. We hope our findings will contribute to advancing BCI research and assist both academia and industry in applying EEG signals to a broader range of applications.
• Abstract（参考訳）: 脳波信号からの人間の活動の復号は、長い間ポピュラーな研究トピックであった。 近年の研究では、シングルオブジェクトからクロスオブジェクト分析へと焦点を移す傾向にあるが、これまで見つからなかった被験者の脳波信号をゼロショットで予測する能力について研究する者はほとんどいない。 本研究の目的は,人間の脳波信号に固有の主題に依存しない意味情報を,深層学習で捉えることができるかどうかを検討することである。 このような洞察は脳-コンピュータインタフェース(BCI)にとって不可欠であり、一方では、被験者固有の時間的バイアスに対するモデルの堅牢性を示し、他方では、下流タスクの一般化性を大幅に向上させる。 雑音の多い脳波信号から主観非依存の意味的特徴を抽出するために,大言語モデル(LLM)を用いる。 アブレーション研究を含む実験結果は、雑音の多い脳波データから主観非依存の意味情報を復号する上で、LLMが重要な役割を担っていることを明らかにする。 我々は,BCI研究の進展に寄与し,脳波信号を広範囲のアプリケーションに適用する学術と産業の両方を支援することを願っている。

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