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J-GLOBAL ID：201902232731254920   整理番号：19A2008278

生理学的センシングを用いた認知評価に基づく読みやすさ分析【JST・京大機械翻訳】

Readability Analysis Based on Cognitive Assessment Using Physiological Sensing

著者 (5件)： Sinha Aniruddha (TCS Research and Innovation Laboratory, Tata Consultancy Services, Kolkata, India) ,  Roy Dibyendu (TCS Research and Innovation Laboratory, Tata Consultancy Services, Kolkata, India) ,  Chaki Rikayan (Department of Computer Science and Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  De Bikram Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Saha Sanjoy Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 19  号： 18  ページ： 8127-8135  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 与えられた個人に対して,コンテンツの可読性は,読み取り中に経験される認知負荷の量を決定する。多くの生理学的パラメータの中で,脳信号は認知負荷に関する直接情報を提供する。本論文では,サイレント読み取りシナリオに対して,脳波(EEG)信号および瞳孔応答を用いて,コンテンツの大域的および局所的解析の両方に取り組んだ。グローバルな解析は,全体的な内容が理解しやすいか困難であるかについて,読者の目標グループから収集されたEEGデータを用いて行われる。左側頭脳信号のエントロピー解析は,テキストを大きく区別することが分かった。内容における特定の困難なセグメントを局在化するために,瞳孔拡張を用いて詳細な解析を行った。瞳孔拡張の振動挙動は,各個体に及ぼすテキストの影響の詳細な特性を明らかにした。実験を行うために,標準的な自然言語処理パラメータを用いて較正されるテキストコンテンツの2つのタイプ(容易で難しい)を考慮した。提案した研究は,読み取り材料の調製に役立つ内容の全体的で詳細な分析のための方法論を提示する。さらに,この方法論は個人の読み取り特性への洞察を提供する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 脳波 ,  自然言語処理 ,  *可読性 ,  コンテンツ ,  *生理学
準シソーラス用語： 局在化 ,  テキスト ,  閲覧者 ,  認知負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 生理学 ,  センシング ,  認知評価 ,  読みやすさ ,  分析