論文の概要: Semantic Communication Enhanced by Knowledge Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19338v1
• Date: Sat, 27 Jul 2024 20:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 18:41:57.648507
• Title: Semantic Communication Enhanced by Knowledge Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: 知識グラフ表現学習による意味コミュニケーション
• Authors: Nour Hello, Paolo Di Lorenzo, Emilio Calvanese Strinati,
• Abstract要約: 本稿では,意味的コミュニケーションの新たなパラダイムにおいて,グラフに抽出された意味的知識の表現と処理の利点について検討する。 本稿では,無線チャネルを通じてノード埋め込みと等価な意味記号を送信し,受信側で完全な知識グラフを推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.68356846628016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the advantages of representing and processing semantic knowledge extracted into graphs within the emerging paradigm of semantic communications. The proposed approach leverages semantic and pragmatic aspects, incorporating recent advances on large language models (LLMs) to achieve compact representations of knowledge to be processed and exchanged between intelligent agents. This is accomplished by using the cascade of LLMs and graph neural networks (GNNs) as semantic encoders, where information to be shared is selected to be meaningful at the receiver. The embedding vectors produced by the proposed semantic encoder represent information in the form of triplets: nodes (semantic concepts entities), edges(relations between concepts), nodes. Thus, semantic information is associated with the representation of relationships among elements in the space of semantic concept abstractions. In this paper, we investigate the potential of achieving high compression rates in communication by incorporating relations that link elements within graph embeddings. We propose sending semantic symbols solely equivalent to node embeddings through the wireless channel and inferring the complete knowledge graph at the receiver. Numerical simulations illustrate the effectiveness of leveraging knowledge graphs to semantically compress and transmit information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意味的コミュニケーションの新たなパラダイムにおいて,グラフに抽出された意味的知識の表現と処理の利点について検討する。 提案手法は,知能エージェント間で処理および交換を行う知識のコンパクト表現を実現するために,大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩を取り入れた意味的・実践的側面を活用する。 これは、LLMとグラフニューラルネットワーク(GNN)のカスケードをセマンティックエンコーダとして使用することで実現される。 提案したセマンティックエンコーダによって生成された埋め込みベクトルは、三重項の形式で情報を表す:ノード(意味概念エンティティ)、エッジ(概念間の関係)、ノード。 したがって、意味情報は意味概念抽象の空間における要素間の関係の表現と関連づけられる。 本稿では,グラフ埋め込みに要素をリンクする関係を組み込むことにより,通信における高い圧縮率を実現する可能性を検討する。 本稿では,無線チャネルを通じてノード埋め込みと等価な意味記号を送信し,受信側で完全な知識グラフを推測する。 数値シミュレーションは知識グラフを利用して情報を意味的に圧縮し伝達する効果を示す。

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