“Sememe Based Semantic Communications” başlıklı çalışmamız IEEE Communications Letters dergisinde yayımlanmıştır.
Çalışmada, dilbilimde semem olarak adlandırılan kavram anlamsal iletişim alanına taşınmaktadır. Sememler, sözcük anlamının en küçük ve bölünemez anlamsal birimleridir. Önceden tanımlanmış bir semem kümesi, kuramsal olarak bir doğal dildeki anlamın “periyodik tablosu” olarak kabul edilir.
Sözcüklerin sınırlı sayıda sememin birleşimi olarak ifade edilmesi, bir sözcüğün özündeki anlamın yorumlanması için gereklidir. Bu da anlamsal iletişimde merkezi önem taşıyan “bitlerin ardındaki anlamın tanımlanması” yolunda temel bir adımdır.
Metin iletimi için sememlere dayalı yeni bir anlamsal kodlama yöntemi ile derin öğrenmeye dayalı bir anlamsal kod çözme yöntemi kullanan SememeSC önerilmiştir. Kapsamlı deneyler, SememeSC’nin toplanır beyaz Gauss gürültülü (AWGN) ve Rayleigh sönümlemeli kanallarda karşılaştırılan yöntemlerden daha başarılı olduğunu göstermektedir.
Makale: https://ieeexplore.ieee.org/document/10648841
Kod: https://github.com/koc-lab/sememesc
Özet:
Bit dizileri yerine alttaki anlamsal bilginin doğru iletilmesine odaklanan anlamsal iletişimin etkili olduğu gösterilmiştir. Metinlerin anlamsal iletişiminde ağırlıklı olarak temel doğal dil işleme teknikleriyle birlikte derin öğrenme tabanlı yöntemler kullanılmaktadır. Ancak önceki çalışmaların çoğu, doğal dillerin özündeki ileri dilbilimsel özelliklerden yararlanmadan metni genel bir bilgi dizisi olarak ele almaktadır. Bu dilbilimsel özelliklerin başlıca örneği, metinsel bilginin en küçük ve bölünemez anlamsal birimleri olan sememlerdir (maddenin periyodik tablosuna benzer biçimde). Bu çalışmada, doğal dillerdeki semem bilgisinden yararlanan bir anlamsal iletişim yaklaşımı olan semem tabanlı anlamsal iletişim (SememeSC) önerilmektedir. Deneysel sonuçlar, önerilen SememeSC’nin AWGN ve Rayleigh sönümlemeli kanallarda karşılaştırılan yöntemlerden daha başarılı olduğunu doğrulamaktadır.