論文の概要: Deep Learning-Empowered Semantic Communication Systems with a Shared Knowledge Base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02884v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 05:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 15:11:21.675747
• Title: Deep Learning-Empowered Semantic Communication Systems with a Shared Knowledge Base
• Title（参考訳）: 共有知識ベースを用いた深層学習型意味コミュニケーションシステム
• Authors: Peng Yi, Yang Cao, Xin Kang, and Ying-Chang Liang
• Abstract要約: テキスト送信において,共有知識ベースを用いたセマンティックコミュニケーションシステムを提案する。 提案システムは,共有知識ベースからのメッセージと対応する知識を統合し,残余情報を取得する。 提案手法は,送信データサイズと文類似度の観点から,既存のベースライン手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.897527790808965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-empowered semantic communication is regarded as a promising candidate for future 6G networks. Although existing semantic communication systems have achieved superior performance compared to traditional methods, the end-to-end architecture adopted by most semantic communication systems is regarded as a black box, leading to the lack of explainability. To tackle this issue, in this paper, a novel semantic communication system with a shared knowledge base is proposed for text transmissions. Specifically, a textual knowledge base constructed by inherently readable sentences is introduced into our system. With the aid of the shared knowledge base, the proposed system integrates the message and corresponding knowledge from the shared knowledge base to obtain the residual information, which enables the system to transmit fewer symbols without semantic performance degradation. In order to make the proposed system more reliable, the semantic self-information and the source entropy are mathematically defined based on the knowledge base. Furthermore, the knowledge base construction algorithm is developed based on a similarity-comparison method, in which a pre-configured threshold can be leveraged to control the size of the knowledge base. Moreover, the simulation results have demonstrated that the proposed approach outperforms existing baseline methods in terms of transmitted data size and sentence similarity.
• Abstract（参考訳）: 深層学習を利用したセマンティックコミュニケーションは,将来の6Gネットワークの候補として期待されている。 既存の意味コミュニケーションシステムは従来の方法よりも優れた性能を達成しているが、ほとんどの意味コミュニケーションシステムで採用されているエンドツーエンドアーキテクチャはブラックボックスと見なされており、説明可能性の欠如に繋がる。 この問題に対処するため,本論文では,テキスト送信において共有知識ベースを持つ新しい意味コミュニケーションシステムを提案する。 具体的には,本システムに固有の可読文を用いたテキスト知識ベースを導入する。 共有知識ベースの支援により、提案システムは、共有知識ベースからのメッセージと対応する知識を統合して残余情報を取得することにより、意味的性能低下を伴わずに少ないシンボルを送信できる。 提案システムをより信頼性の高いものにするために, 知識ベースに基づいて, 意味的自己情報と源エントロピーを数学的に定義する。 さらに、知識ベース構築アルゴリズムは、知識ベースのサイズを制御するために予め設定された閾値を活用できる類似性比較法に基づいて開発された。 さらに,提案手法が,送信データサイズと文の類似性の観点から,既存のベースライン手法よりも優れていることを示す。

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