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Hierarchic-EEG2Text: Assessing EEG-To-Text Decoding across Hierarchical Abstraction Levels
यह शोध पत्र Hierarchic-EEG2Text को प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने का एपिसोडिक फ्रेमवर्क है जो WordNet-आधारित पदानुक्रम-जागरूक सैंपलिंग (hierarchy-aware sampling) का लाभ उठाता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि EEG-से-टेक्स्ट डिकोडिंग प्रदर्शन में सुधार होता है जैसे-जैसे वर्गीकरण श्रेणियाँ अर्थपूर्ण अमूर्तता (semantic abstraction) के उच्च स्तरों की ओर बढ़ती हैं, जिससे भविष्य के न्यूरल डिकोडिंग अनुसंधान के लिए अमूर्तता की गहराई को एक महत्वपूर्ण आयाम के रूप में रेखांकित किया जा सके।