論文の概要: TONIC: Token-Centric Semantic Communication for Task-Oriented Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21553v1
• Date: Wed, 20 May 2026 11:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 20:14:18.465066
• Title: TONIC: Token-Centric Semantic Communication for Task-Oriented Wireless Systems
• Title（参考訳）: TONIC:Token-Centric Semantic Communication for Task-Oriented Wireless Systems
• Authors: Sige Liu, Kezhi Wang,
• Abstract要約: TONICは、タスク指向無線システムのためのトークン中心のセマンティックコミュニケーションフレームワークである。 本フレームワークでは,送信側セマンティック・アウェア保護とレシーバ側信頼・アウェア・ゲーティングを組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.091462200232835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tokens are becoming the basic units through which foundation models represent and process information for understanding and inference. However, traditional wireless communication, centered on bit-level fidelity, faces a mismatch between what is transmitted reliably and what downstream models actually consume. This mismatch calls for a communication design that directly accounts for token-level task relevance and downstream model requirements, rather than treating all transmitted bits as equally important. In this paper, we propose TONIC, a token-centric semantic communication framework for task-oriented wireless systems. The transmitter converts each source sample into a sequence of tokens, estimates token-level task relevance, and allocates protection through utility-aware unequal error protection under a fixed channel-use budget. At the receiver, token-level confidence is used to gate unreliable decisions, turning harmful substitutions into recoverable erasures before a Transformer-based completion model restores the masked tokens for final task inference. Our framework combines transmitter-side semantic-aware protection with receiver-side confidence-aware gating in a modular and interpretable architecture, rather than relying solely on fully black-box end-to-end learning. We further establish a utility-aware Bayes-risk interpretation for the receiver-side gating rule and study its interaction with unequal protection and completion. Experimental results on image classification show that TONIC consistently outperforms separation-based schemes, the pixel-domain DeepJSCC baseline, and token-domain baselines under matched communication budgets over AWGN, Rayleigh, and Rician channels.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルが理解と推論のための情報を表現し、処理する基本単位になりつつある。 しかし、ビットレベルの忠実度を中心にした従来の無線通信は、確実に送信されるものと、下流モデルが実際に消費するものとのミスマッチに直面している。 このミスマッチは、全ての送信ビットを等しく重要なものとして扱うのではなく、トークンレベルのタスク関連性と下流モデルの要求を直接的に考慮する通信設計を要求する。 本稿では,タスク指向無線システムのためのトークン中心のセマンティック通信フレームワークTONICを提案する。 送信機は、各ソースサンプルをトークンのシーケンスに変換し、トークンレベルのタスク関連性を推定し、固定されたチャネル利用予算の下で、実用上不平等なエラー保護を通じて保護を割り当てる。 受信機では、トークンレベルの信頼が信頼できない決定をゲートし、トランスフォーマーベースの完了モデルが最終タスク推論のためにマスク付きトークンを復元する前に有害な置換を回復可能な消去に変換する。 本フレームワークでは,送信側セマンティックアウェア保護とレシーバ側信頼アウェアゲーティングを,完全にブラックボックスのエンドツーエンド学習にのみ依存するのではなく,モジュール型かつ解釈可能なアーキテクチャで組み合わせる。 さらに,受信側ゲーティング規則に対する実用性を考慮したベイズリスク解釈を確立し,その不平等な保護と完了との相互作用について検討する。 画像分類実験の結果,TONICはAWGN,Rayleigh,Ricianチャネルに対する通信予算が一致した場合,分離ベーススキーム,画素ドメインのDeepJSCCベースライン,トークンドメインベースラインを一貫して上回ることがわかった。

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