Digital semantic communication methods for text
Metin için sayısal semantik iletişim yöntemleri
- Tez No: 953591
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Semantik iletişim, bit dizileri yerine altında yatan semantik bilgilerin doğru bir şekilde iletilmesine odaklanan bir paradigma olup, etkinliğini kanıtlamıştır. Derin öğrenme (DL) tabanlı yöntemler, metnin semantik iletişimi için genellikle temel doğal dil işleme (DDİ) teknikleriyle birlikte kullanılmaktadır. Ancak, önceki birçok derin öğrenme (DL) tabanlı semantik iletişim sistemi, mevcut dijital modülasyon tabanlı sistemlerle ve ikili kanallarla uyumsuz olan sürekli değerli kanal vektörlerini kullanmaktadır. İlk olarak, bu sorunu çözmek için, dilbilimdeki temel bir kavram olan sememeleri kullanan Sememe-tabanlı Semantik İletişim (SememeSC) adlı bir semantik iletişim paradigması öneriyoruz. Dilbilim ve derin öğrenme (DL) tabanlı, geleneksel iletişim algoritmalarıyla birleşen bir semantik kaynak kodlama-çözme stratejisi tasarlıyoruz. Önerilen SememeSC'nin, toplanır beyaz Gauss gürültüsü (AWGN) ve Rayleigh sönümlemesi kanallarında temel yöntemlere kıyasla üstün performans sergilediğini doğrulayan deneysel sonuçlar sunuyoruz. İkinci olarak, derin öğrenme (DL) tabanlı birleşik kaynak-kanal kodlama mimarisini, eklemeler, silmeler ve yer değiştirmeler (IDS) içeren ikili kanallara genişletiyoruz. İşaretçi tespiti için kapalı geçitli tekrarlayan ünite (GRU) ağlarını, sürekli gizli uzay için dönüştürücü tabanlı semantik iletişimi ve ikili hale getirilmiş gizli uzay optimizasyonu için aramasız nicemlemeyi birleştiren yenilikçi üç aşamalı bir eğitim algoritması öneriyoruz. Önerilen DeepJSOC, senkronizasyon hataları içeren ikili kanallar için birleşik kaynak-kanal kodlama şemalarına DL tabanlı hata düzeltme ağlarını entegre eden ilk yaklaşımdır. DeepJSOC'un etkinliğini, IDS kanalları üzerinden metin iletimi konusunda mevcut yöntemlere göre önemli iyileştirmeler elde eden sayısal deneylerle gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
Semantic communication, a paradigm concentrating on correctly transmitting underlying semantic information instead of bit sequences, has proved effective. Deep learning (DL) enabled methods are mainly used with basic natural language processing (NLP) techniques for the semantic communication of text. However, most previous DL-enabled semantic communication systems use continuous-valued channel vectors incompatible with existing digital modulation-based systems and binary channels. First, to address this issue, we propose Sememe-based Semantic Communications (SememeSC), a semantic communication paradigm that utilizes a fundamental concept from linguistics, sememes. We design a semantic source encoding-decoding strategy based on linguistics and DL, combined with conventional communication algorithms. We provide experimental results verifying that the proposed SememeSC performs superior to baselines in additive white Gaussian noise (AWGN) and Rayleigh fading channels. Second, we extend DL-based joint source-channel coding architecture to binary channels with insertions, deletions, and substitutions (IDS). We propose a novel three-stage training algorithm combining gated recurrent unit (GRU) networks for marker detection, transformer-based semantic communication for continuous latent space, and lookup-free quantization for binarized latent space optimization. The proposed DeepJSOC is the first to integrate DL-based error correction networks into joint-source channel coding schemes for binary channels with synchronization errors. We demonstrate the effectiveness of DeepJSOC by numerical experiments, achieving significant improvements over existing methods in text transmission over IDS channels.
Benzer Tezler
- Sözcüğün dijitalleşmesi: Yeni medyanın getirdiği etkileşimli e-yayıncılık üzerine bir inceleme
Digitalization of the word: A study on interactive e-publishing brought by new media
EMRAH DUMAN
Doktora
Türkçe
2025
İletişim BilimleriErciyes Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SENA KÖSEDAĞ
- Çoklu ürün ekosistemlerinde kullanıcı deneyimi: Akıllı banyo baskülleri üzerinden bir inceleme
User experience in multi-device ecosystems: An evaluation on connected smart scales
CEYDA BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY
- Discovering market insights from online product reviews through sentiment analysis
Çevrimiçi müşteri yorumları ile duygu analizi ve pazar payı için bir içgörü aracı
MUHAMMET ALİ KADIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI
- BT görüntüleri üzerinden kalp odacıklarının bölütlenmesine yönelik alternatif bir yaklaşım
An alternative approach for the segmentation of the heart chambers from CT images
SERAP ERK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Alternatif düşük ranklı matris ayrışımı ile gizli anlamsal dizinleme
Latent semantic indexing with alternate low rank matrix approximation
FAHRETTİN HORASAN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY