EEGとアイトラッキングデータを持つ交差被験者読書タスク分類に関するZuCoベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

Hollenstein, N.; Troendle, M.; Plomecka, M.; Kiegeland, S.; Oezyurt, Y.; Jaeger, L. A.; Langer, N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218342536042 整理番号：22P0317493

EEGとアイトラッキングデータを持つ交差被験者読書タスク分類に関するZuCoベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

The ZuCo Benchmark on Cross-Subject Reading Task Classification with EEG and Eye-Tracking Data

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発行年： 2022年03月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月08日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,計算言語処理と認知神経科学の間の交差点でのEEGと眼追跡研究の目標で,タスク分類を読むための新しい機械学習ベンチマークを提示する。ベンチマークタスクは,2つの読書パラダイム,すなわち,正常読出とタスク特異的読解を区別するための交差被験者分類から成る。ベンチマークのためのデータは,Zurich認知言語処理コーパス(ZuCo2.0)に基づき,それは自然読出から同時の眼追跡とEEG信号を提供する。訓練データセットは公的に利用可能であり,新しく記録された隠れテストセットを提示する。このタスクのための複数の固体ベースライン法を提供し,将来の改善を論じる。著者らは,著者らのコードを解放し,付随する公共リーダボード:www.zuco-benchmark.comによる新手法を評価するための使いやすいインタフェイスを提供した。HighightsO_LIWは,EEGと眼追跡研究を進めるという目標で,タスク分類を読むための新しい機械学習ベンチマークを提示する。C_LIO_LIWは,付随する公共リーダボードによる新しいアプローチを評価するインタフェイスを提供する。C_LIO_LIのベンチマークタスクは,2つの読書パラダイム,すなわち,正常読出とタスク特異的読解を区別するための交差被験者分類から成る。C_LIO_LIは,自然読出からの同時眼追跡とEEG信号のZurich認知言語処理コーパスに基づいている。C_LI_LI。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 自然語処理

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