論文の概要: Seq2Seq-SC: End-to-End Semantic Communication Systems with Pre-trained Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15237v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 07:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:48:26.044826
• Title: Seq2Seq-SC: End-to-End Semantic Communication Systems with Pre-trained Language Model
• Title（参考訳）: Seq2Seq-SC:事前学習言語モデルによるエンドツーエンドのセマンティック通信システム
• Authors: Ju-Hyung Lee, Dong-Ho Lee, Eunsoo Sheen, Thomas Choi, Jay Pujara, Joongheon Kim
• Abstract要約: 我々は,5G NRと互換性があり,事前学習された言語モデルを用いた一般化されたテキストデータセットと連携可能なセマンティック・セマンティック・ネットワークであるseq2seq-SCを提供する。 また,意味的類似度を正確に測定し,セq2seq-SCが意味的に意味のある情報を抽出しながら優れた性能を発揮することを示す性能指標(SBERT)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.128665907414025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While semantic communication is expected to bring unprecedented communication efficiency in comparison to classical communication, many challenges must be resolved to realize its potential. In this work, we provide a realistic semantic network dubbed seq2seq-SC, which is compatible to 5G NR and can work with generalized text dataset utilizing pre-trained language model. We also utilize a performance metric (SBERT) which can accurately measure semantic similarity and show that seq2seq-SC achieves superior performance while extracting semantically meaningful information.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションは、従来のコミュニケーションに比べて前例のないコミュニケーション効率をもたらすことが期待されているが、その可能性を実現するには多くの課題を解決する必要がある。 本研究では,seq2seq-scという,5g nrと互換性があり,事前学習された言語モデルを用いた汎用テキストデータセットと連携可能な,現実的な意味ネットワークを提供する。 また,意味的類似度を正確に測定し,セq2seq-SCが意味的に意味のある情報を抽出しながら優れた性能を発揮することを示す性能指標(SBERT)を用いる。

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