Brain-CLIPLM: Decoding Compressed Semantic Representations in EEG for Language Reconstruction

Este trabajo propone una hipótesis de compresión semántica para superar las limitaciones en la decodificación de lenguaje a partir de EEG, sugiriendo que las señales EEG codifican anclajes semánticos comprimidos en lugar de la estructura lingüística completa. Presenta Brain-CLIPLM, un marco de dos etapas para la extracción de anclajes semánticos mediante aprendizaje contrastivo y la reconstrucción de oraciones utilizando un modelo de lenguaje grande basado en recuperación.