Prediction of Amusement Intensity Based on Brain Activity
Notice bibliographique
Résumé
Amusement can help modulate psychological disorders and cognitive functions. Unfortunately, algorithms classifying emotions still combine multiple positive emotions into a unique emotion, namely joy, making it hard to use amusement in a real-life setting. Here we train a Long-Short-Term-Memory (LSTM) on electroencephalography (EEG) to predict amusement on a categorical scale. Participants (n=10) watched and rated 120 videos with various funniness levels while their brain activity was recorded with an Emotiv Headset. Participant’s ratings were divided into four bins of amusement (low, medium, high & very high) based on the participant’s ranking’s percentile. Nested cross-validation was used to validate the models. We first left out one video from each participant for the final model’s validation and a leave-one-group-out technique was used to test the model on an unseen participant during the training phase. The nested cross-validation was tested on sixteen different videos. We created an LSTM model with five hidden layers, vatch size of 256 and an input layer of 14 x 128 (number of electrodes x 1 sec of recording) and four nodes representing the different levels of amusement. The best model obtained during the training phase was tested on the unseen video. While the level of accuracy between the validation videos varies slightly (mean=57.3%, std=13.7%), our best model obtained an accuracy of 82,4%. This high accuracy supports the use of brain activity to predict amusement. Moreover, the validation process we design conveys that models using this technique are transferable across participants and videos.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».