Postprocessing of P300 Speller Output with a Large Language Model
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि पोस्ट-प्रोसेसिंग स्टेप के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से SentencePiece टोकनाइज़ेशन और फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ Gemma 3 का लाभ उठाना, P300 स्पेलर आउटपुट में कैरेक्टर-लेवल त्रुटियों को प्रभावी ढंग से सुधार सकता है, जिससे उच्च सटीकता बनाए रखते हुए मोटर और स्पीच विकलांगता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए कम स्टिमुलस रिपिटिशन के साथ तेज़ संचार सक्षम हो सके।