Geri Dön

Digital semantic communication methods for text

Metin için sayısal semantik iletişim yöntemleri

  1. Tez No: 953591
  2. Yazar: TUNA ÖZATEŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Nesnelerin interneti ağları için semantik ses haberleşme sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi

    Design and development of semantic audio communication systems for iot networks

    MÜNİF ZEYBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE KARTAL ÇETİN

    DOÇ. DR. ERKAN ZEKİ ENGİN

  2. 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

    Türkçe

    2025

    İletişim BilimleriErciyes Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SENA KÖSEDAĞ

  3. Dijital erişilebilirlik bağlamında kullanıcı memnuniyeti odaklı bir değerlendirme itü kaum internet sayfası örneklemi

    A user satisfaction oriented evaluation in the scope of digital accessibility the case of itu kaum website

    OYLUM BÜLBÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE AYATAÇ

  4. 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

    Türkçe

    2020

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY

  5. Web 3.0 teknolojileri i̇le sosyal medya veri anlamlandirmasina yönelik bir model geliştirme

    Developing a model for social media data semantics with web 3.0 technologies

    VALA GASHI ADIGÜZELLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN