arXiv · ML· Leyuan Jin, Jiahao Mei, Yixuan Yuan, Shimeng Li, Mengyue Wu, Yue Ding·· 4 小时前AI 评分20
EEG-Captioner：基于基础信号特性的脑电-语言生成框架
EEG-Captioner: Grounding EEG-to-Language Generation in Fundamental Signal Properties
AI 导读
该研究构建了包含 160,781 个片段的脑电-语言数据集，并提出 Dual-Domain EEG 编码器。 EEG-Captioner 在信号级 QA 任务中取得 88.81% 的 Macro-BA，并提升字幕事实一致性至 83.46%。 此方法验证了信号级问答与字幕监督的结合能有效增强脑电信号的可解释性。
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