Mar, 2023
WebQAmGaze：一个多语言的网络摄像头阅读时注视追踪数据集
WebQAmGaze: A Multilingual Webcam Eye-Tracking-While-Reading Dataset
Tiago Ribeiro, Stephanie Brandl, Anders Søgaard, Nora Hollenstein
TL;DR创建了 WebQAmGaze—— 一个多语言低成本的阅读时眼动追踪数据集，旨在支持公平和透明的 NLP 模型的开发。WebQAmGaze 包括来自 332 个参与者的网络摄像头眼动跟踪数据，这些参与者以自然的方式阅读英语、西班牙语和德语文本。数据预处理后，我们发现对相关段落的注视似乎提示了对问答理解正确性的影响。此外，我们进行了数据采集的比较分析。结果显示，Webcam-ET 获取的特征与商用 ET 设备的特征之间具有中等相关性。我们认为，这些数据可以推进基于网络摄像头的阅读研究，并开辟了更便宜、更易用的数据采集途径，对学习问答背后认知的过程以及将这些见解应用到语言理解的计算模型中都有帮助。