論文の概要: Interplay of Semantic Communication and Knowledge Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03339v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 06:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 15:37:36.421483
• Title: Interplay of Semantic Communication and Knowledge Learning
• Title（参考訳）: 意味コミュニケーションと知識学習の相互作用
• Authors: Fei Ni, Bingyan Wang, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao and Honggang Zhang
• Abstract要約: 本章では,知識グラフ(KG)の利用に着目したSemComにおける知識学習の方法を明らかにする。 我々は,KG強化されたSemComシステムを導入し,レシーバを慎重に校正し,静的知識ベースからの知識を活用して復号性能を向上させる。 さらに、データ拡張のためのLarge Language Models (LLMs) との統合の可能性について検討し、SemComの潜在的な実装手段についてさらなる視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.508008926853186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the swiftly advancing realm of communication technologies, Semantic Communication (SemCom), which emphasizes knowledge understanding and processing, has emerged as a hot topic. By integrating artificial intelligence technologies, SemCom facilitates a profound understanding, analysis and transmission of communication content. In this chapter, we clarify the means of knowledge learning in SemCom with a particular focus on the utilization of Knowledge Graphs (KGs). Specifically, we first review existing efforts that combine SemCom with knowledge learning. Subsequently, we introduce a KG-enhanced SemCom system, wherein the receiver is carefully calibrated to leverage knowledge from its static knowledge base for ameliorating the decoding performance. Contingent upon this framework, we further explore potential approaches that can empower the system to operate in evolving knowledge base more effectively. Furthermore, we investigate the possibility of integration with Large Language Models (LLMs) for data augmentation, offering additional perspective into the potential implementation means of SemCom. Extensive numerical results demonstrate that the proposed framework yields superior performance on top of the KG-enhanced decoding and manifests its versatility under different scenarios.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーション技術の急速な進歩の中で,知識理解と処理を重視したセマンティックコミュニケーション(Semantic Communication, SemCom)が話題となっている。 人工知能技術を統合することで、SemComはコミュニケーションコンテンツの深い理解、分析、伝達を促進する。 本章では,知識グラフ(KG)の活用を中心に,SemComにおける知識学習の方法を明らかにする。 具体的には,SemComと知識学習を組み合わせた既存の取り組みについて概観する。 その後、KG強化SemComシステムを導入し、レシーバを慎重に校正し、静的知識ベースからの知識を活用して復号性能を向上させる。 この枠組みに従えば、より効果的に進化する知識ベースでシステムを動かすための潜在的アプローチをさらに探求する。 さらに,データ拡張のための大規模言語モデル(llm)との統合の可能性について検討し,semcomの潜在的な実装手法に対するさらなる視点を提供する。 広範な数値計算結果から,提案手法はkgエンハンスドデコード上で優れた性能を示し,異なるシナリオでその汎用性を示す。

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