Neurocognitive Modeling for Text Generation: Deep Learning Architecture for EEG Data

📄 arXiv: 2509.07202v2 📥 PDF

作者: Khushiyant

分类: cs.HC, cs.CL

发布日期: 2025-09-08 (更新: 2025-11-16)

备注: 15 pages, 10 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出基于RNN编码器和Gemma 2B的分类器-LLM架构，用于脑电信号文本生成。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脑电信号 文本生成 大型语言模型 循环神经网络 脑机接口

📋 核心要点

  1. 基于脑电信号的文本生成面临数据量和计算资源的需求挑战，现有方法难以兼顾效率与性能。
  2. 论文提出结合RNN编码器和Gemma 2B的分类器-LLM架构，降低数据和计算需求，提升生成性能。
  3. 实验结果表明，该方法在数据受限情况下仍表现出色，整体性能较现有方法提升10%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的脑电图(EEG)文本生成方法，该方法将Gemma 2B大型语言模型(LLM)与分类器-LLM架构相结合，并引入了循环神经网络(RNN)编码器。该方法显著降低了数据和计算资源的需求，同时实现了接近最先进方法的性能。与现有方法相比，该方法整体性能提升了10%。所提出的架构展示了脑电信号文本生成中有效迁移学习的可能性，即使在数据受限的情况下也能保持稳健和功能性。这项工作强调了将LLM与脑电解码相结合以改进辅助技术，并提高严重运动障碍患者的独立性和沟通能力。通过有效利用预训练语言模型的优势，该方法突破了现有能力的限制，为脑机接口的研究和应用开辟了新的道路，使基于脑电信号的文本生成更易于访问和高效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于脑电信号（EEG）的文本生成问题。现有方法通常需要大量数据和计算资源，限制了其在资源受限环境下的应用。此外，如何有效地将脑电信号解码并转化为有意义的文本仍然是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型语言模型（LLM）的强大文本生成能力，并结合循环神经网络（RNN）对脑电信号进行有效编码。通过分类器-LLM架构，将脑电信号的特征映射到LLM的输入空间，从而实现高效的文本生成。这种方法旨在降低对大量训练数据的依赖，并提高生成文本的质量。

技术框架：整体架构包含三个主要模块：1) RNN编码器：用于提取脑电信号的时序特征。2) 分类器：将RNN编码器的输出映射到LLM的输入空间，可以理解为将脑电信号分类到不同的文本类别。3) Gemma 2B LLM：利用分类器的输出作为提示，生成最终的文本。整个流程是：脑电信号 -> RNN编码器 -> 分类器 -> Gemma 2B LLM -> 生成文本。

关键创新：最重要的技术创新点在于将预训练的LLM与脑电信号解码相结合，利用LLM的先验知识来指导文本生成。与传统的端到端脑电信号文本生成方法相比，该方法显著降低了对训练数据的需求，并提高了生成文本的流畅性和语义一致性。此外，分类器-LLM架构的设计使得模型可以更好地利用脑电信号的特征信息。

关键设计：RNN编码器采用LSTM或GRU单元，用于捕捉脑电信号的时序依赖关系。分类器可以使用全连接网络或卷积神经网络，将RNN的输出映射到LLM的词嵌入空间。Gemma 2B LLM采用标准的Transformer架构，并使用交叉熵损失函数进行训练。关键参数包括RNN的隐藏层大小、分类器的层数和神经元数量、LLM的学习率等。论文可能还采用了数据增强、正则化等技术来提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

该研究的关键实验结果表明，所提出的方法在脑电信号文本生成任务中取得了显著的性能提升，整体性能比现有方法提高了10%。即使在数据量有限的情况下，该方法仍然表现出强大的性能，证明了其有效性和鲁棒性。这些结果表明，将预训练的LLM与脑电信号解码相结合是一种很有前途的研究方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于辅助技术领域，例如帮助严重运动障碍患者通过脑电信号进行交流和控制设备，提高他们的独立性和生活质量。此外，该技术还可用于脑机接口、神经康复等领域，具有广阔的应用前景和实际价值。未来，该技术有望进一步发展，实现更自然、更高效的脑电信号文本生成。

📄 摘要（原文）

Text generating capabilities have undergone a substantial transformation with the introduction of large language models (LLMs). Electroencephalography (EEG)-based text production is still difficult, though, because it requires a lot of data and processing power. This paper introduces a new method that combines the use of the Gemma 2B LLM with a classifier-LLM architecture to incorporate a Recurrent Neural Network (RNN) encoder. Our approach drastically lowers the amount of data and compute power needed while achieving performance close to that of cutting-edge methods. Notably, compared to current methodologies, our methodology delivers an overall performance improvement of 10%. The suggested architecture demonstrates the possibility of effective transfer learning for EEG-based text production, remaining strong and functional even in the face of data limits. This work highlights the potential of integrating LLMs with EEG decoding to improve assistive technologies and improve independence and communication for those with severe motor limitations. Our method pushes the limits of present capabilities and opens new paths for research and application in brain-computer interfaces by efficiently using the strengths of pre-trained language models. This makes EEG-based text production more accessible and efficient.