論文の概要: EEG2TEXT-CN: An Exploratory Study of Open-Vocabulary Chinese Text-EEG Alignment via Large Language Model and Contrastive Learning on ChineseEEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00854v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 06:26:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.701793
• Title: EEG2TEXT-CN: An Exploratory Study of Open-Vocabulary Chinese Text-EEG Alignment via Large Language Model and Contrastive Learning on ChineseEEG
• Title（参考訳）: EEG2TEXT-CN:大言語モデルによるオープン語彙中国語テキストEEGアライメントの探索的研究と中国語EEGのコントラスト学習
• Authors: Jacky Tai-Yu Lu, Jung Chiang, Chi-Sheng Chen, Anna Nai-Yun Tung, Hsiang Wei Hu, Yuan Chiao Cheng,
• Abstract要約: 中国語に適した新しいオープン語彙EEG-to-text生成フレームワークを提案する。 脳波エンコーダ(NICE-EEG)と小型事前学習言語モデル(MiniLM)に基づいて構築され,脳信号と自然言語表現を協調する。 1500以上のトレーニング検証文と300件の保持試験サンプルによる評価は、最高のBLEU-1スコアが6.38%である、有望な語彙的アライメントを示している。 この研究は、多言語脳-テキスト研究における新たな方向性を開き、中国における未来の認知言語インターフェースの基礎を築いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose EEG2TEXT-CN, which, to the best of our knowledge, represents one of the earliest open-vocabulary EEG-to-text generation frameworks tailored for Chinese. Built on a biologically grounded EEG encoder (NICE-EEG) and a compact pretrained language model (MiniLM), our architecture aligns multichannel brain signals with natural language representations via masked pretraining and contrastive learning. Using a subset of the ChineseEEG dataset, where each sentence contains approximately ten Chinese characters aligned with 128-channel EEG recorded at 256 Hz, we segment EEG into per-character embeddings and predict full sentences in a zero-shot setting. The decoder is trained with teacher forcing and padding masks to accommodate variable-length sequences. Evaluation on over 1,500 training-validation sentences and 300 held-out test samples shows promising lexical alignment, with a best BLEU-1 score of 6.38\%. While syntactic fluency remains a challenge, our findings demonstrate the feasibility of non-phonetic, cross-modal language decoding from EEG. This work opens a new direction in multilingual brain-to-text research and lays the foundation for future cognitive-language interfaces in Chinese.
• Abstract（参考訳）: 脳波2TEXT-CNは、私たちの知る限り、中国語に適した初期のオープン語彙EEG-to-text生成フレームワークの1つである。 脳波エンコーダ (NICE-EEG) と小型事前学習言語モデル (MiniLM) に基づいて構築され, マルチチャネル脳信号と, マスク付き事前学習とコントラスト学習による自然言語表現を協調する。 中国語EEGデータセットのサブセットを用いて、各文は256Hzで記録された128チャンネルのEEGとほぼ一致する約10の漢字を含み、EEGを文字ごとの埋め込みに分割し、ゼロショット設定で全文を予測する。 デコーダは、可変長シーケンスに対応するために、教師の強制とパディングマスクで訓練される。 1500以上のトレーニング検証文と300件の保持試験サンプルによる評価は、最高のBLEU-1スコアが6.38\%である、有望な語彙的アライメントを示す。 脳波からの非音声・クロスモーダル言語デコードの実現可能性について検討した。 この研究は、多言語脳-テキスト研究における新たな方向性を開き、中国における未来の認知言語インターフェースの基礎を築いた。

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