論文の概要: Neurocognitive Modeling for Text Generation: Deep Learning Architecture for EEG Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07202v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 20:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.11218
• Title: Neurocognitive Modeling for Text Generation: Deep Learning Architecture for EEG Data
• Title（参考訳）: テキスト生成のためのニューロ認知モデリング:脳波データのためのディープラーニングアーキテクチャ
• Authors: Khushiyant,
• Abstract要約: 本稿では, Gemma 2B LLMと分類器-LLMアーキテクチャを組み合わせて, 再帰ニューラルネットワーク(RNN)エンコーダを組み込む新しい手法を提案する。 提案手法は,最先端手法に近い性能を保ちながら,必要なデータ量や計算能力を大幅に削減する。 この研究は、LLMとEEGデコーディングを統合する可能性を強調し、補助技術を改善し、重度の運動制限のある人々に対する独立性とコミュニケーションを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text generating capabilities have undergone a substantial transformation with the introduction of large language models (LLMs). Electroencephalography (EEG)-based text production is still difficult, though, because it requires a lot of data and processing power. This paper introduces a new method that combines the use of the Gemma 2B LLM with a classifier-LLM architecture to incorporate a Recurrent Neural Network (RNN) encoder. Our approach drastically lowers the amount of data and compute power needed while achieving performance close to that of cutting-edge methods. Notably, compared to current methodologies, our methodology delivers an overall performance improvement of 10%. The suggested architecture demonstrates the possibility of effective transfer learning for EEG-based text production, remaining strong and functional even in the face of data limits. This work highlights the potential of integrating LLMs with EEG decoding to improve assistive technologies and improve independence and communication for those with severe motor limitations. Our method pushes the limits of present capabilities and opens new paths for research and application in brain-computer interfaces by efficiently using the strengths of pre-trained language models. This makes EEG-based text production more accessible and efficient.
• Abstract（参考訳）: テキスト生成能力は、大きな言語モデル(LLM)の導入によって大幅に変換されている。 しかし、脳波(EEG)ベースのテキスト生成は、大量のデータと処理能力を必要とするため、依然として難しい。 本稿では, Gemma 2B LLMと分類器-LLMアーキテクチャを組み合わせて, 再帰ニューラルネットワーク(RNN)エンコーダを組み込む新しい手法を提案する。 提案手法は,最先端手法に近い性能を保ちながら,必要なデータ量や計算能力を大幅に削減する。 特に、現在の方法論と比較して、我々の手法は全体のパフォーマンスを10%向上させています。 提案アーキテクチャは,データ制限に直面しても強く機能的でありながら,EEGベースのテキスト生成において効果的な転送学習の可能性を示す。 この研究は、LLMとEEGデコーディングを統合する可能性を強調し、補助技術を改善し、重度の運動制限のある人々に対する独立性とコミュニケーションを改善する。 本手法は,学習前の言語モデルの強みを効果的に活用することにより,脳-コンピュータインタフェースの研究・応用のための新たな経路を開拓する。 これにより、EEGベースのテキスト生成がよりアクセスしやすく、効率的になる。

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