一种鲁棒的支持深度学习的文本语义通信系统
信号处理
2022-06-07 v1
摘要
随着 6G 时代的到来，语义通信的概念引起了越来越多的关注。与传统通信系统相比，语义通信系统不仅受无线通信环境中存在的物理噪声（如加性白高斯噪声）影响，还受源于信源以及基于深度学习的系统本质的语义噪声影响。本文详细阐述了语义噪声的机制。特别地，我们将语义噪声分为两类：字面语义噪声与对抗语义噪声。前者由书写错误或表达歧义引起，后者由通过语义信道添加至嵌入层的扰动或攻击引起。为防止语义噪声影响语义通信系统，我们提出了一种鲁棒的支持深度学习的语义通信系统（R-DeepSC），其利用校准的自注意力机制与对抗训练来应对语义噪声。与仅考虑文本传输中物理噪声的基线模型相比，所提出的 R-DeepSC 在不同信噪比下处理语义噪声方面取得了显著性能。
引用
@article{arxiv.2206.02596,
title = {A Robust Deep Learning Enabled Semantic Communication System for Text},
author = {Xiang Peng and Zhijin Qin and Danlan Huang and Xiaoming Tao and Jianhua Lu and Guangyi Liu and Chengkang Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.02596},
year = {2022}
}
备注
6 pages