从眼动识别读者与评估文本理解的判别模型
机器学习
2018-09-24 v1 机器学习
摘要
我们研究从阅读时眼动观测推断读者身份并估计其文本理解水平的问题。我们开发了利用所注视词的词汇特征的个体注视模式(扫描路径)生成模型。利用该生成模型,我们导出眼动序列的 Fisher 得分表示。我们研究带有此 Fisher 核的 Fisher-SVM 及若干参考方法能否基于眼动追踪数据识别读者并估计其文本理解水平。尽管这些方法均无法准确估计文本理解,我们发现带 Fisher 核的 SVM 在识别读者方面表现优异。
引用
@article{arxiv.1809.08031,
title = {A Discriminative Model for Identifying Readers and Assessing Text Comprehension from Eye Movements},
author = {Silvia Makowski and Lena Jäger and Ahmed Abdelwahab and Niels Landwehr and Tobias Scheffer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08031},
year = {2018}
}
备注
Proceedings of the European Conference on Machine Learning, 2018