RAG-based EEG-to-Text Translation Using Deep Learning and LLMs

En 3 lignesPipeline RAG pour décoder du texte à partir de signaux EEG au niveau de la phrase. Combine un encodeur EEG aligné sur des embeddings sémantiques, une récupération vectorielle et un LLM pour raffiner les phrases. Sur le dataset ZuCo, amélioration de 30,45% vs baseline aléatoire (cosine similarity 0.181 vs 0.139).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain