知识增强的语义通信接收机
计算与语言
2023-04-18 v2 机器学习
摘要
近年来，随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，语义通信已成为通信领域备受关注的话题。尽管现有的基于深度学习的语义通信方法已展现出诸多优势，但它们仍未能充分利用先验知识。此外，大多数现有语义通信方法聚焦于发送端的语义编码，而我们认为接收端的语义解码能力同样应受到关注。本文提出一种知识增强的语义通信框架，其中接收机能够在仅影响发送端神经网络参数而非结构的基础上，更主动地利用知识库中的事实进行语义推理与解码。具体而言，我们设计了一个基于 transformer 的知识提取器，为接收到的含噪信号寻找相关的 factual triples（事实三元组）。在 WebNLG 数据集上的大量仿真结果表明，所提出的接收机在知识图谱增强解码的基础上取得了优越性能。
引用
@article{arxiv.2302.07727,
title = {Knowledge Enhanced Semantic Communication Receiver},
author = {Bingyan Wang and Rongpeng Li and Jianhang Zhu and Zhifeng Zhao and Honggang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07727},
year = {2023}
}