NAACL

Thought2Text: Text Generation from EEG Signal using Large Language Models (LLMs)

Thought2Text: 使用大型语言模型（LLMs）从EEG信号生成文本

Abhijit Mishra, Shreya Shukla, Jose Torres, Jacek Gwizdka, Shounak Roychowdhury

机构 * School of Information University of Texas at Austin（信息学院 德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 Thought2Text利用大型语言模型从EEG信号生成文本，通过多阶段微调实现脑活动的可理解表达。

Comments Accepted to Findings of NAACL 2025

Text Annotation via Inductive Coding: Comparing Human Experts to LLMs in Qualitative Data Analysis

通过归纳编码进行文本标注：在定性数据分析中比较人类专家与大语言模型

Angelina Parfenova, Andreas Marfurt, Alexander Denzler, Juergen Pfeffer

机构 * Lucerne University of Applied Sciences and Arts（卢塞恩应用科学大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 本文比较了人类专家与大语言模型在定性数据分析中的表现，发现人类在处理复杂句子时表现优异，而LLMs在简单句子上表现更佳。

Journal ref NAACL 2025