PLM-Based Two-Stage Semantic Encoding for Task-Oriented Semantic Communication on the Fly

Qing Cai

doi:10.1109/tccn.2026.3718954

PLM-Based Two-Stage Semantic Encoding for Task-Oriented Semantic Communication on the Fly

2026-08-03

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DOI：10.1109/tccn.2026.3718954

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语义通信（SemCom）通过传递语义特征超越了比特级传输，而任务导向通信（TOC）进一步针对任务相关特征的传输以提升通信效率。然而，现有TOC方案仍依赖高维深度学习（DL）基语义源编码器处理每个数据输入，导致通信过程中编码复杂度高。本文提出一种新型范式，即任务导向的SemCom即时（TO-SemComFly），利用预训练语言模型（PLM）离线预计算语义特征，实现快速低复杂度的即时编码。TO-SemComFly采用基于PLM的两阶段语义编码器，第一阶段采用PLM辅助粗粒度（PAC）语义编码器从基于PLM的缓存中检索原始语义特征，第二阶段采用轻量级细粒度（LF）语义编码器形成连贯且信道鲁棒的语义特征。为降低复杂度，PAC语义编码器利用层次化可导航小世界（HNSW）算法进行图基高效搜索。此外，LF语义编码器被设计为仅含两层的简单编码器。仿真结果表明，TO-SemComFly提升了传输准确性和效率。与现有TOC方案相比，TO-SemComFly在低信噪比下至少提升63.4%和51.7%的准确率，在加性高斯白噪声（AWGN）和瑞利衰落信道中分别提升11.5%和20.7%的效率。

Keyword:

Task-oriented semantic communication

pre-trained language model

two-stage encoding

hierarchical navigable small world

transmission accuracy and efficiency

PLM-Based Two-Stage Semantic Encoding for Task-Oriented Semantic Communication on the Fly

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