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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:用隐藏的马克可夫模型检查使用眼球运动的年误诊预测

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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:在这项研究中,我们的目的是测量在寻求一个答案句的阅读过程中眼球运动,并使用与时间顺序眼球运动特征量,以及表示内部状态的数学建模的目的。从在强迫两个腿部选择任务回答询问多个预先提出,句子的真实性选择任务时的眼球运动,我们建立了一个模型来估计答案选择正确的错误。隐马尔可夫模型由一个代表两个国家表示答复到一个人谁读这句话是代表两种状态显示响应的高lowness隐藏状态的反应高度的隐蔽状态。在回答时的眼球运动分离成saccards和注视,并且这些被视为符号序列的符号,符号,信息是从两个内部状态的输出。模型参数是从实验值估算,并且一个状态序列指示状态序列指示对应于从在实验中测得的眼球运动的符号序列中的答案的正确性的置信度的高度。在这项研究中,假定的信心和正确答案之间的正相关关系的研究之前将是一个错误的答案,低信心将是一个错误的答案。其结果是,它表明,答案正确的错误预测是可能考虑的时间顺序。此外,已经表明,与高水平的信心答案的理解认识的分析是可能的。

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