情報ボトルネック法を用いた視線・脳情報デコード手法の提案

人間がテキストを読む際の視線や脳活動の記録は，これまで主に人間の認知機能の理解のために用いられてきたが，近年ではこのような人間の認知データが自然言語処理タスクにおいても有益であることが分かってきた．しかし，認知データは特定の言語処理タスクにとって多くの無関係な情報を含むため，効率的に用いるのが難しく，また，なぜタスクの改善に寄与するのかについてもほとんど議論がなされていない．本稿では，視線や脳情報から特定のタスクに有益な情報のみを取り出す認知情報ボトルネック法を提案し，その性能を検証する．