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脑到文本解码中的数据污染问题
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近的研究成功将认知信号如fMRI和EEG解码为文本，但数据污染问题影响了模型性能。为了公平评估不同模型的泛化能力，研究提出了一种新的数据集分裂方法，并测试了脑-文本解码模型的性能。
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关键要点
- 非侵入性的认知信号解码为自然语言是建立实用脑 - 计算机接口的目标。
- 最近成功将fMRI和EEG等认知信号解码为文本。
- 当前数据集拆分方法存在争议，数据污染影响模型性能。
- 提出了一种新的数据集分裂方法以消除数据污染的影响。
- 新方法用于不同类型的认知数据集，如fMRI和EEG。
- 测试了在新数据集分裂模式下的SOTA脑 - 文本解码模型性能。
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