Ein robustes semantisches Textkommunikationssystem

Die semantische Kommunikation wird zunehmend als vielversprechende Lösung angesehen, um die Übertragungseffizienz zu verbessern. Allerdings sind semantische Kommunikationen nicht nur anfällig für physische Kanalschäden, sondern auch für semantische Schäden, die das semantische Verständnis beim Empfänger beeinträchtigen und die damit verbundenen nachgelagerten Aufgaben stören. Daher konzentrieren wir uns auf die Robustheit der semantischen Kommunikation gegenüber semantischen Schäden. Konkret kategorisieren wir zunächst textuelle semantische Schäden in drei Kategorien, basierend auf ihren Quellen. Dann schlagen wir ein robustes, tiefenlernfähiges semantisches Kommunikationssystem (R-DeepSC) vor, indem wir einen semantischen Korrektor für eine robuste semantische Kodierung einführen, um die semantische Übertragung zu erleichtern. Darüber hinaus entwickeln wir eine nicht-autoregressive Version von R-DeepSC, nämlich NA-RDeepSC, die eine verbesserte Inferenzgeschwindigkeit bietet, indem sie auf einer nicht-autoregressiven Architektur und einem adaptiven Generator im semantischen Decoder basiert. NA-RDeepSC führt die semantische Dekodierung parallel durch, wodurch die Dekodierungs komplexität von O(n) auf O(1) reduziert wird, bei vergleichbarer Leistung zu der von R-DeepSC. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen die überlegene Robustheit der vorgeschlagenen Architekturen R-DeepSC und NA-RDeepSC bei der Beseitigung semantischer Schäden und unterstreichen somit die Bedeutung dieser Arbeit für die Weiterentwicklung robuster semantischer Kommunikation.