基于深度神经网络的个体阅读眼动预测

传统眼动模型基于心理学假设和经验数据构建,不能对未见文本数据进行预测,且不能解决阅读个体化差异问题。针对这一问题,该文提出了一种利用深度神经网络预测读者注视点的眼动模型。与传统基于心理学的眼动模型不同,该模型不是基于经验数据集,而是基于双向长短期记忆-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,bi-LSTM-CRF)神经网络。该模型使用阅读过程中读者的眼球运动数据作为训练数据,来预测该读者阅读其他文本时的注视点。计算机模拟结果表明:bi-LSTM-CRF模型能够使用较少的数据特征获得与现有机器学习模型相似的预测准确度,这使所提出的模型在实时人机交互应用领域具有吸引力。