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基于内部实体信息增强的语义通信
1
作者
李聪端
张曦
《移动通信》
2024年第2期22-26,共5页
近年来,深度学习的快速发展为语义通信的实现提供了强有力的支持。一个值得探究的问题是知识库的应用。部署和生成知识库需要占用大量的缓存资源,而频繁地请求知识库可能会增加通信开销。考虑了如何在小规模知识库以及不增加传输数据量...
近年来,深度学习的快速发展为语义通信的实现提供了强有力的支持。一个值得探究的问题是知识库的应用。部署和生成知识库需要占用大量的缓存资源,而频繁地请求知识库可能会增加通信开销。考虑了如何在小规模知识库以及不增加传输数据量的情况下提高文本语义通信系统的性能,设计了一个基于内部实体信息增强的语义通信系统。具体地说,设计了一个实体识别器来识别文本内部的实体信息,并通过二次编码的方式来挖掘和增强实体信息,在接收端将实体信息和文本的整体语义信息融合解码。仿真结果表明,该系统可以有效利用实体信息提高接收端的性能,在低信噪比下有3%以上的提升。
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关键词
深度学习
语义通信
实体信息增强
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题名
基于内部实体信息增强的语义通信
1
作者
李聪端
张曦
机构
中山大学电子
与通信
工程学院
深圳市导航与通信一体化重点实验室
出处
《移动通信》
2024年第2期22-26,共5页
基金
国家自然科学基金“基于图论和拟阵论的多信源网络编码容量结构化研究”(62271514)。
文摘
近年来,深度学习的快速发展为语义通信的实现提供了强有力的支持。一个值得探究的问题是知识库的应用。部署和生成知识库需要占用大量的缓存资源,而频繁地请求知识库可能会增加通信开销。考虑了如何在小规模知识库以及不增加传输数据量的情况下提高文本语义通信系统的性能,设计了一个基于内部实体信息增强的语义通信系统。具体地说,设计了一个实体识别器来识别文本内部的实体信息,并通过二次编码的方式来挖掘和增强实体信息,在接收端将实体信息和文本的整体语义信息融合解码。仿真结果表明,该系统可以有效利用实体信息提高接收端的性能,在低信噪比下有3%以上的提升。
关键词
深度学习
语义通信
实体信息增强
Keywords
deep learning
semantic communication
entity information enhancement
分类号
TN911.22 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于内部实体信息增强的语义通信
李聪端
张曦
《移动通信》
2024
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