В повседневной жизни, часто приходится читать большие объемы информации и время от времени возвращаться к ним. Исходя из этого, было бы хорошо каким-либо образом размечать информацию по степени ее значимости. Именно эту проблему и пытается решить данный проект.
Решение предполагает использование нейроинтерфейсов. Благодаря данным с мозга (полученными от нейроинтерфейса) и нейронным сетям, можно произвести оценку релевантности читаемой информации и каким-либо образом разметить ее.
-
RecordData - запись данных.
- input: Исходный текст хранится в .txt файле. Для его чтения реализована GUI приложение (при помощи tkinter) - бегущая строка. Параллельно с этим, считываются данные с нейроинтерфейса.
- output: В выходной .txt файл записываются: данные с нейроинтерфеса + скорость чтения + позиция в тексте.
-
RNN - обработка данных (с помощью рекуррентной рейронной сети).
- input: На вход поступают данные из RecordData/output, а также исходный текст в .txt формате.
- output: Исходный текст записывается в HTML формате. Данные RecordData/output классифицируются и в местах смены класса выставляются hthl метки, благодаря которым происходит подсветка "интересных" участков текста.
Presentation can be found here.