Target Words Selection for a Persian Brain-Computer-Interface-Based Speller Using Language Model
محل انتشار: هشتمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات ودانش
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 518
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIKT08_039
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
Utilizing a language model in a brain-computer-interface-based (BCI-based) speller has been proven helpful in improving the performance of the system. Since it is important to evaluate the effect of the language model on the system, it is necessary to choose the words in a way that they can represent different levels of difficulty based on the language model. In this paper, we will give a brief introduction to the Persian BCI speller that we are going to develop. Then, we will explain how we select words with three levels of difficulty based on both a character-level and a word-level language model. We consider three levels of difficulty, named Easy, Medium and Hard, for which we have selected 3, 6 and 3 words, respectively. We then make a sentence for each of the words, so that the words are presented within a context. By doing so, the language model can predict the possibility of occurrence for each word. The novelty of this paper is in the fact that so far, there have not been implemented any Persian BCI spellers utilizing a language model as an aid in character recognition using the brain signals.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hessam Amini
Faculty of New Sciences and Technologies University of Tehran Tehran, Iran
Hadi Veisi
Faculty of New Sciences and Technologies University of Tehran Tehran, Iran
Elham Mohammadi
Faculty of New Sciences and Technologies University of Tehran Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :