目光跟踪技術達到了檢測讀者意圖的90％的準確性

來自數據和科學技術學院的研究人員已經開發了一種技術，該技術可以決定讀者與文本相互作用的各個方面，僅基於其眼動。

團隊的結論是 提出 v 計算語言學協會維也納自然語言處理（NLP）的會議。這項研究是由醫生的學生Omer Shubi與學生Kfir Hadar大師一起在Evgeny Berzak博士的領導下進行的。

人們閱讀具有不同目標的文本。無論是小說，烹飪的食譜，報紙文章還是科學文章，每種類型的文本都可以適合各種意圖。閱讀的兩個共同目標是一般理解（常規閱讀）和信息搜索。

研究人員開發了將眼動跟踪與文本處理相結合的計算模型。這些模型可以準確地檢測到讀者的目標，其準確性約為90％，而從閱讀開始的那一刻起，幾乎80％的精度僅為兩秒鐘。

根據Berzak博士的說法，“這項研究是一個更廣泛的研究計劃的一部分，我們在該計劃中開發了AI的模型，AI的模型僅來自眼動，僅從眼動，讀者的語言知識的關鍵方面，與文本的互動，第一和二讀之間的差異，對本文的可讀性，甚至是讀者尋找的特定信息之間的差異。

“這些研究為評估語言知識的新方法鋪平了道路，根據讀者的語言和閱讀，對文本的個性化，改善了各種人群群體的文本信息的可用性等等。”

眼睛跟踪技術變得越來越普遍，負擔得起和準確，現在有些在iPad和智能手機等通用設備上可用。研究人員希望這些事件能夠加快其模型，從而使教育，政府和媒體等領域的用戶和內容供應商受益。

伊夫根尼亞·伯扎克（Evgenia Berzak）博士是決策數據和科學學院的老師，計算機和知識實驗室負責人，在哲學博士完成後，於2021年加入了這項技術。和馬薩諸塞州技術研究所的郵政。