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隠れマルコフモデルによる眼球運動特徴量を用いた回答正誤予測の検討

机译:通过隐马尔可夫模型使用眼动特征量检验答案正确性预测

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摘要

本研究では回答を求める文章の読み過程における眼球運動を計測し,時間順序性を有する眼球運動特徴量を用いての回答正誤予測,回答に関する確信度を表す内部状態の数理モデル化を目的とした.事前に提示した複数の文章内容の真偽を問う強制2肢選択課題における回答時の眼球運動から,回答選択の正誤を推定するモデルを構築した.文章を読む人の内部状態を予め仮定した回答の確信度の高低を示す2つの状態を表現する隠れ状態からなる隠れマルコフモデルを構築した.回答時の眼球運動をサッカードと注視に分離し,これらをシンボルとするシンボル系列として扱い,2つの内部状態からそれぞれ出力される情報とした.実験値よりモデルのパラメータを推定し,実験で測定された眼球運動のシンボル系列から回答正誤に対応する確信度の高低を示す状態系列をを予測した.本研究では確信度と正答との正相関の先行研究から,高確信度では正答,低確信度では誤答となることを仮定した.結果,時間順序性を考慮した回答正誤予測が可能であることを示した.また,確信度の高低のような回答正誤に関する理解の状態を数理モデル化した内部状態の時間的遷移の分析が可能であることを示した.
机译:这项研究的目的是在阅读所寻求答案的句子的过程中测量眼动,使用时间有序的眼动特征预测答案的正确性,并对代表答案确定性的内部状态进行数学建模。 ..我们构建了一个模型,该模型可以在事先询问多个句子内容真相的强制性两肢选择任务中,从回答时的眼球运动估计答案选择的正确性。我们构建了一个隐马尔可夫模型,该模型由代表两个状态的隐藏状态组成,这两个状态表示预先确定了文本阅读者的内部状态的答案的确定程度。回答时的眼球运动被分为足球运动和注视运动,将它们视为符号系列,并以这些符号作为符号,并用作两个内部状态中每个状态的信息输出。从实验值估计模型的参数,并从实验中测得的眼睛运动的符号系列中预测出与答案的正确性相对应的高和低置信度水平的状态序列。在这项研究中,我们根据先前对确定性和正确答案之间的正相关性的研究,假设高度确定性将是正确答案,而较低确定性将是错误答案。结果表明,可以考虑时间顺序来预测答案的正确性。我们还表明,可以通过数学建模对答案的正确性(例如高和低置信度)的理解状态来分析内部状态的时间转变。

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