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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，其中可以确认的是：该研究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，并在 Chisco 数据集 39 类意图上取得与闭集分类器相当的性能，同时支持相似度检索、可靠性排序与语义结构评估1。但摘要中没有提及具体使用的对比损失函数名称，既未出现 InfoNCE，也未出现其他损失（如 Triplet Loss、NT-Xent、SigLIP loss 等）的表述1。因此无法判断该论文究竟用的是 InfoNCE 还是其他对比损失。建议通过以下途径确认：查阅 arXiv 原文的方法章节（损失函数定义部分），或查看其开源代码中的 loss 实现。

继续追问

这篇论文的对比学习框架中，正负样本是如何构造的？Chisco 数据集上的 39 类意图具体包含哪些类别？该论文与同期 EEG-文本对齐工作在损失函数选择上有何差异？

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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行业

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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