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现有资料不足以回答该问题。资料 1 只提供了论文的标题与摘要级信息，其中可以确认的部分是：

该论文采用多模态对比学习框架，将 EEG 信号与冻结文本编码器的语言表征在嵌入空间中对齐1；
任务背景是脑电想象语音解码，在 Chisco 数据集 39 类意图上取得与闭集分类器相当的性能，并支持相似度检索、可靠性排序与语义结构评估1。

但摘要中没有提及任何具体对比损失函数的名称，既未出现 InfoNCE，也未出现其他损失（如 Triplet Loss、NT-Xent、CLIP 式对称交叉熵等）的表述1。因此无法判断该论文使用的是 InfoNCE 还是其他对比损失。建议直接查阅论文正文的方法章节（通常为 Method / Objective 部分）确认损失函数定义。

继续追问

这篇论文的对比学习目标函数在方法章节是如何定义的？该框架中 EEG 编码器与冻结文本编码器的对齐是双向的还是单向的？Chisco 数据集 39 类意图上的具体性能指标是多少？

参考来源

1 条

1站内Semantic Alignment of EEG and Text: A Contrastive Learning Framework for Decoding Imagined Speech该研究将多模态对比学习框架用于脑电想象语音解码，把EEG信号与冻结文本编码器的语言表征在嵌入空间中对齐，在Chisco数据集39类意图上取得与闭集分类器相当的性能，并支持相似度检索、可靠性排序与语义结构评估，为自然化脑机接口提供新路径。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20766

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Semantic Alignment of EEG and Text: A Contrastive Learning Framework for Decoding Imagined Speech

该研究将多模态对比学习框架用于脑电想象语音解码，把EEG信号与冻结文本编码器的语言表征在嵌入空间中对齐，在Chisco数据集39类意图上取得与闭集分类器相当的性能，并支持相似度检索、可靠性排序与语义结构评估，为自然化脑机接口提供新路径。

行业落地·arXiv cs.LG·5 天前

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