論文の概要: Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11958v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 08:26:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-26 02:06:50.411733
• Title: Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 知識グラフによる認知的意味コミュニケーションシステム
• Authors: Fuhui Zhou, Yihao Li, Xinyuan Zhang, Qihui Wu, Xianfu Lei and Rose Qingyang Hu
• Abstract要約: 知識グラフを利用した認知意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 意味情報検出のためのシンプルで汎用的で解釈可能なソリューションを開発した。 提案システムは,データ圧縮率や通信の信頼性の観点から,他のベンチマークシステムよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.29303908864777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic communication is envisioned as a promising technique to break through the Shannon limit. However, the existing semantic communication frameworks do not involve inference and error correction, which limits the achievable performance. In this paper, in order to tackle this issue, a cognitive semantic communication framework is proposed by exploiting knowledge graph. Moreover, a simple, general and interpretable solution for semantic information detection is developed by exploiting triples as semantic symbols. It also allows the receiver to correct errors occurring at the symbolic level. Furthermore, the pre-trained model is fine-tuned to recover semantic information, which overcomes the drawback that a fixed bit length coding is used to encode sentences of different lengths. Simulation results on the public WebNLG corpus show that our proposed system is superior to other benchmark systems in terms of the data compression rate and the reliability of communication.
• Abstract（参考訳）: 意味コミュニケーションはシャノン限界を突破する有望な技術として考えられている。 しかし、既存のセマンティックコミュニケーションフレームワークは推論やエラー訂正を含まないため、実現可能なパフォーマンスは制限される。 本稿では,この課題に対処するために,知識グラフを利用した認知意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 さらに、三重項を意味記号として活用し、意味情報検出のための単純で汎用的で解釈可能な解法を開発した。 また、受信側がシンボルレベルで発生するエラーを訂正することもできる。 さらに、事前学習したモデルを微調整して意味情報を復元し、異なる長さの文を符号化するために固定ビット長符号を用いるという欠点を克服する。 公開WebNLGコーパスのシミュレーション結果から,提案システムはデータ圧縮率や通信の信頼性の観点から,他のベンチマークシステムよりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• Building the Self-Improvement Loop: Error Detection and Correction in Goal-Oriented Semantic Communications [2.677520298504178]
  意味コミュニケーション(SemCom)はシンボルよりも意味の伝達に重点を置いており、コミュニケーション効率が大幅に向上している。 これらの利点にもかかわらず、送信された意味と受信された意味の相違から生じるセマンティックエラーは、システムの信頼性に対する大きな課題である。 本稿では,SemComシステムにおけるセマンティックエラーの検出と修正のための包括的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T12:29:23Z)
• Rate-Distortion-Perception Theory for Semantic Communication [73.04341519955223]
  シンボル歪みおよび意味知覚制約下での意味コミュニケーションの達成可能なデータレートについて検討する。 我々は、受信者が特定の歪みや知覚の制約を満たす意味情報ソースを直接推測できるケースが存在することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T02:04:32Z)
• Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph: Principle, Implementation, and Performance Evaluation [74.38561925376996]
  単一ユーザと複数ユーザのコミュニケーションシナリオに対して,認知意味コミュニケーションフレームワークが2つ提案されている。 知識グラフから推論規則をマイニングすることにより,効果的な意味補正アルゴリズムを提案する。 マルチユーザ認知型セマンティックコミュニケーションシステムにおいて,異なるユーザのメッセージを識別するために,メッセージ復元アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T12:01:43Z)
• Semantic-Native Communication: A Simplicial Complex Perspective [50.099494681671224]
  トポロジカル空間の観点から意味コミュニケーションを研究する。 送信機はまずデータを$k$の単純複素数にマッピングし、その高次相関を学習する。 受信機は構造を復号し、行方不明または歪んだデータを推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-30T22:33:44Z)
• EXK-SC: A Semantic Communication Model Based on Information Framework Expansion and Knowledge Collision [12.584442859898282]
  この研究は、意味情報フレームワークにおける意味拡張と知識の衝突を論じる最初のものである。 セマンティック展開と伝達情報率の関係など,いくつかの重要な理論的結果が提示される。 我々はこのような意味情報フレームワークが意味コミュニケーションの新しいパラダイムを提供すると考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T09:00:14Z)
• Neuro-Symbolic Causal Reasoning Meets Signaling Game for Emergent Semantic Communications [71.63189900803623]
  創発的SCシステムフレームワークを提案し,創発的言語設計のためのシグナリングゲームと因果推論のためのニューロシンボリック(NeSy)人工知能(AI)アプローチで構成されている。 ESCシステムは、意味情報、信頼性、歪み、類似性の新たな指標を強化するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T15:33:37Z)
• Neuro-Symbolic Artificial Intelligence (AI) for Intent based Semantic Communication [85.06664206117088]
  6Gネットワークはデータ転送のセマンティクスと有効性(エンドユーザ)を考慮する必要がある。 観測データの背後にある因果構造を学習するための柱としてNeSy AIが提案されている。 GFlowNetは、無線システムにおいて初めて活用され、データを生成する確率構造を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T07:11:57Z)
• Semantic Communications: Principles and Challenges [59.13318519076149]
  本稿では,セマンティックコミュニケーションの概要を紹介する。 シャノン情報理論の簡単なレビューの後、深層学習によって実現される理論、フレームワーク、システム設計とのセマンティックコミュニケーションについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T16:32:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。