EEG2TEXT-CN은 중국어를 위한 최초의 개방형 어휘 EEG-텍스트 생성 프레임워크 중 하나입니다. 생물학적으로 기반한 EEG 인코더(NICE-EEG)와 소형 사전 훈련된 언어 모델(MiniLM)을 기반으로, 마스크 사전 훈련 및 대조 학습을 통해 다채널 뇌 신호와 자연어 표현을 정렬합니다. 중국어EEG 데이터셋의 하위 집합(각 문장은 약 10개의 중국어 문자와 256Hz로 기록된 128채널 EEG가 정렬됨)을 사용하여, EEG를 문자 단위 임베딩으로 분할하고 제로샷 설정에서 전체 문장을 예측합니다. 디코더는 교사 강제 및 패딩 마스크로 훈련되어 가변 길이 시퀀스를 처리합니다. 1,500개 이상의 훈련-검증 문장과 300개의 별도 테스트 샘플에 대한 평가 결과, 최대 BLEU-1 점수 6.38%로 유망한 어휘 정렬을 보여줍니다. 구문 유창성은 여전히 과제이지만, 이 연구는 EEG로부터의 비음성적, 교차 모달 언어 디코딩의 실현 가능성을 보여줍니다. 이는 다국어 뇌-텍스트 연구의 새로운 방향을 제시하고 중국어 기반 미래의 인지-언어 인터페이스를 위한 기반을 마련합니다.
