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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于语义三元组的面向用户意愿的语义通信方法，属于人工智能与通信融合领域；具体过程为：发送端采集待传输的文本数据，依次利用开源工具OpenIE和句法依存分析提取文本中的三元组，通过语义三元组表征面向用户意愿的语义信息；然后，基于用户意愿对提取的语义三元组，将语义冗余和意愿无关的三元组进行过滤，降低传输的数据量；接着，基于深度学习的联合语义编码和信道编码，对过滤后的语义三元组进一步压缩，得到语义符号并经信道传输到接收端，进行信道解码后输入语义解码器，最终输出符合用户意愿结果；本发明通过可解释地表征和压缩语义信息，相比于传统通信方法，可以实现更高的用户意愿性能，达到性能优势。

主权项：1.一种基于语义三元组的面向用户意愿的语义通信方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、发送端采集待传输的文本数据，同时利用开源工具OpenIE和句法依存分析提取文本中的三元组，以表征面向用户意愿的语义信息；提取输入文本I的语义信息，表征为语义三元组A，表示为：A＝RTI其中RT·表示语义提取函数，T为具体的用户意愿结果；步骤二、基于用户意愿对提取的语义三元组，将语义冗余和意愿无关的三元组进行过滤；过滤表达式为：X＝CTA其中CT·为语义过滤函数；X为过滤后剩余的与任务相关的语义三元组，步骤三、基于深度学习的联合语义信道编码，对过滤后的语义三元组进一步压缩，得到语义符号向量S；具体步骤如下：首先、将过滤后的语义三元组X，输入基于神经网络的语义编码器，得到语义特征向量M； 其中，为面向用户意愿T的语义编码器函数，αT为语义编码器网络参数；；然后、利用信道编码器对语义特征向量M进行信道编码，生成信道传输的语义符号向量S；表示为：S＝QσM其中，Qσ·为信道编码器函数，σ为信道编码网络参数；步骤四、将语义符号向量S经过信道传输到接收端，进行信道解码后输入语义解码器，输出用户意愿结果；具体步骤如下：首先、接收端收到的语义符号Y表示为：Y＝hS+n其中，h为瑞利衰落信道的信道增益，n为加性高斯白噪声；然后、利用信道解码器对接收到的语义符号Y进行解码，恢复语义信息M'；表示为： 其中，和χ分别为信道解码器网络及参数；最后、将恢复的语义信息M'输入语义解码器以完成用户意愿；表示为： 其中，和μT分别为语义解码器网络和参数，p为用户意愿的结果。

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权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 一种基于语义三元组的面向用户意愿的语义通信方法