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机构名称：
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脑部计算机界面具有有希望的医学和科学应用，可在协助语音和研究大脑方面。在这项工作中，我们为大脑对文本解码器提供了基于信息的评估度量。使用此指标，我们检查了两种方法来增加现有的最新连续文本解码器。我们表明，与基线模型相比，这些方法一致地可以将大脑解码性能提高40％以上。我们进一步研究了大脑到文本解码器的信息特性，并从经验上证明它们具有Zipfian Power Law Dynamics。最后，我们为基于fMRI的文本解码器的理想化性能提供了估计。我们将此理想化的模型与当前模型进行了比较，并使用基于信息的度量标准来量化解码误差的主要来源。我们得出的结论是，在进一步的算法改进的情况下，实用的大脑到文本解码器可能是可能的。
arxiv：2405.14055V1 [CS.CL] 2024年5月22日
主要关键词
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