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摘要
针对现有的语义通信系统对先验知识利用不够充分、接收端解码能力有限的问题，提出了一个知识增强的语义通信框架。在这个框架中，接收端可以利用知识库中的先验知识进行语义推理和解码，同时不需要对发送端的神经网络结构进行额外的修改。具体而言，在语义接收端的基础上，设计了一个基于Transformer的知识提取器来为接收到的含噪信号寻找语义相关的知识三元组，以用于语义解码。在WebNLG数据集上的仿真结果表明，所提框架在知识图谱增强解码的基础上产生了明显的性能提升。
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单位电子工程学院; 之江实验室
