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Document-Level Transformer-Based Text Semantic Communication System
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OA
AI
DOI：10.3390/make8080225.png)
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摘要
En 中文
针对新兴应用对网络提出的严苛要求，传统比特级通信可能达到理论香农容量极限，难以支持此类应用。因此，语义通信（SC）的概念已被提出。SC利用人工智能和共享知识库来发送数据表示并在接收端重建。本文提出了一种用于文档传输的SC系统。该系统使用Transformer和上下文编码器模块，通过量化当前句子与前序句子之间的关系来保留文档的知识和上下文信息。语义信息在噪声信道中传输，并采用互信息最大化模型来降低噪声对传输信号的影响。所提系统分两阶段训练；第一阶段训练句子级Transformer，第二阶段训练句子级和上下文级Transformer。系统性能使用两个公开数据集进行评估。结果表明，在瑞利衰落信道下，所提系统在BLEU分数和句子相似度方面优于句子级SC模型。
Keyword:
deep learning
natural language processing
semantic communication
semantic similarity
text transmission
期刊
M
IF:
6
论文数:
839
被引数:
1.8K
机构
引用论文
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End-to-End Performance Analysis for Intelligent IoT Devices in Goal-Oriented Networking托尼尼, F.; 兰奇, P.; 博尔萨蒂, D.; 伯恩, W.Y.; 特里维松诺, R.; 切罗尼, W. 面向目标网络中智能物联网设备的端到端性能分析. 2025年IEEE第11届网络软件化国际会议论文集(NetSoft); IEEE: 布达佩斯, 匈牙利, 2025; 第1-6页. [谷歌学术] [交叉引用]
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