論文の概要: Escaping the BLEU Trap: A Signal-Grounded Framework with Decoupled Semantic Guidance for EEG-to-Text Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03312v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 02:47:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.140192
• Title: Escaping the BLEU Trap: A Signal-Grounded Framework with Decoupled Semantic Guidance for EEG-to-Text Decoding
• Title（参考訳）: BLEUトラップのエスケープ:EEG-to-Textデコーディングのための分離されたセマンティックガイダンスを備えた信号グラウンドフレームワーク
• Abstract要約: SemKeyは4つのセマンティックな目的を通じて信号基底生成を強制する新しいフレームワークである。 N-way Retrieval Accuracy と Fréchet Distance を採用することで,標準的な翻訳指標を越えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.209385903282374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoding natural language from non-invasive EEG signals is a promising yet challenging task. However, current state-of-the-art models remain constrained by three fundamental limitations: Semantic Bias (mode collapse into generic templates), Signal Neglect (hallucination based on linguistic priors rather than neural inputs), and the BLEU Trap, where evaluation metrics are artificially inflated by high-frequency stopwords, masking a lack of true semantic fidelity. To address these challenges, we propose SemKey, a novel multi-stage framework that enforces signal-grounded generation through four decoupled semantic objectives: sentiment, topic, length, and surprisal. We redesign the interaction between the neural encoder and the Large Language Model (LLM) by injecting semantic prompts as Queries and EEG embeddings as Key-Value pairs, strictly forcing the model to attend to neural inputs. Furthermore, we move beyond standard translation metrics by adopting N-way Retrieval Accuracy and Fréchet Distance to rigorously assess diversity and alignment. Extensive experiments demonstrate that our approach effectively eliminates hallucinations on noise inputs and achieves SOTA performance on these robust protocols. Code will be released upon acceptance at https://github.com/xmed-lab/SemKey.
• Abstract（参考訳）: 非侵襲的な脳波信号から自然言語を復号することは、有望だが挑戦的な課題である。 しかし、現在の最先端モデルは、セマンティックバイアス(一般的なテンプレートへのモード崩壊)、シグナルネグレクト(ニューラル入力よりも言語的な先行性に基づく幻覚)、BLEUトラップ(英語版)の3つの基本的な制限によって制約され、評価指標は高周波の停止語によって人工的に膨らませられ、真の意味的忠実性の欠如を隠蔽する。 これらの課題に対処するために,SemKeyを提案する。SemKeyは4つの分離された意味的目的(感情,話題,長さ,前提)を通じて信号場生成を強制する,新しい多段階フレームワークである。 我々は,ニューラルネットワークとLarge Language Model(LLM)の相互作用を再設計し,クエリとEEGの組込みをキーバリューペアとして意味的プロンプトを注入し,モデルにニューラルネットワークへの参加を強要した。 さらに,N-way Retrieval AccuracyとFréchet Distanceを採用し,多様性とアライメントを厳格に評価することで,標準的な翻訳指標を超越する。 広汎な実験により,本手法は雑音入力に対する幻覚を効果的に排除し,これらの頑健なプロトコル上でのSOTA性能を実現する。 コードはhttps://github.com/xmed-lab/SemKeyで受け入れられる。

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