論文の概要: Semantics-Native Communication with Contextual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05681v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 12:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 14:21:36.368611
• Title: Semantics-Native Communication with Contextual Reasoning
• Title（参考訳）: 文脈推論を用いたセマンティクス・ネイティブコミュニケーション
• Authors: Hyowoon Seo, Jihong Park, Mehdi Bennis, M\'erouane Debbah
• Abstract要約: 汎用タスクのためのシステム1セマンティクスネイティブ通信(SNC)の新たなモデルを提案する。 SNCに文脈推論を取り入れ、話者が局所的にかつ反復的に自己コミュニケーションし、リスナーの独特な意味論に基づく仮想エージェントを構築する。 また,システム2 SNCは,通信信頼性を損なうことなく,SR長を大幅に削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.2484183677342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spurred by a huge interest in the post-Shannon communication, it has recently been shown that leveraging semantics can significantly improve the communication effectiveness across many tasks. In this article, inspired by human communication, we propose a novel stochastic model of System 1 semantics-native communication (SNC) for generic tasks, where a speaker has an intention of referring to an entity, extracts the semantics, and communicates its symbolic representation to a target listener. To further reach its full potential, we additionally infuse contextual reasoning into SNC such that the speaker locally and iteratively self-communicates with a virtual agent built on the physical listener's unique way of coding its semantics, i.e., communication context. The resultant System 2 SNC allows the speaker to extract the most effective semantics for its listener. Leveraging the proposed stochastic model, we show that the reliability of System 2 SNC increases with the number of meaningful concepts, and derive the expected semantic representation (SR) bit length which quantifies the extracted effective semantics. It is also shown that System 2 SNC significantly reduces the SR length without compromising communication reliability.
• Abstract（参考訳）: 近年,Shannon 以降のコミュニケーションに対する関心が高まり,セマンティクスを活用することで,タスク間のコミュニケーション効率が大幅に向上することが示されている。 本稿では,人的コミュニケーションに触発されて,話者がエンティティを参照し,セマンティクスを抽出し,そのシンボル表現を対象リスナーに伝達する,汎用タスクのためのシステム1意味論的コミュニケーション(SNC)の新しい確率モデルを提案する。 さらに、その潜在能力を最大限に発揮するために、話者が局所的にかつ反復的に自己通信を行うように文脈推論をSNCに注入し、物理的リスナー独自の意味論、すなわちコミュニケーションコンテキストをコーディングする仮想エージェントを構築する。 System 2 SNCは、話者がリスナーの最も効果的な意味を抽出することを可能にする。 提案した確率モデルを用いて,システム2SNCの信頼性は意味概念の数に応じて向上し,抽出した有効意味論を定量化する期待意味表現(SR)ビット長が導出されることを示す。 また,システム2 SNCは,通信信頼性を損なうことなく,SR長を大幅に削減することを示した。

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