Robust Transmission of Punctured Text with Large Language Model-based Recovery
作者: Sojeong Park, Hyeonho Noh, Hyun Jong Yang
分类: eess.SP, cs.LG
发布日期: 2025-03-19
备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication
期刊: IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2025
💡 一句话要点
提出基于LLM的文本传输模型，通过重要字符选择实现低信噪比下的鲁棒通信。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语义通信 大型语言模型 文本传输 鲁棒通信 低信噪比 字符选择 重要性提取
📋 核心要点
- 语义通信依赖学习模型，在不同数据集和任务中泛化能力不足，鲁棒性面临挑战。
- 利用大型语言模型强大的文本恢复能力，仅传输少量关键字符，降低传输负担。
- 设计重要性字符提取器（ICE），优化字符选择策略，提升LLM的恢复性能，实现更鲁棒的通信。
📝 摘要（中文）
随着深度学习的快速发展，语义通信作为一种仅传输面向任务的特征的技术迅速崛起。然而，由于特征提取依赖于基于学习的模型，其性能从根本上取决于训练数据集或任务。对于实际场景，设计一种能够展示鲁棒性能的模型至关重要，无论数据集或任务如何。本文提出了一种新颖的文本传输模型，该模型仅选择和传输少量字符，并在接收端使用大型语言模型（LLM）恢复缺失的字符。此外，我们提出了一种新颖的重要性字符提取器（ICE），它选择传输的字符以增强LLM的恢复性能。仿真结果表明，ICE的滤波选择优于随机滤波选择，后者随机选择传输的字符。此外，所提出的模型在不同的数据集和任务中表现出鲁棒的性能，并且在低信噪比条件下优于传统的基于比特的通信。
🔬 方法详解
问题定义：现有语义通信方法依赖于特定数据集和任务进行训练，泛化能力受限，在实际应用中难以保证鲁棒性。尤其是在低信噪比环境下，传统基于比特的通信方式性能下降严重。因此，需要一种能够在不同数据集和任务下保持良好性能，且在低信噪比环境下依然可靠的文本传输方法。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的文本补全能力，仅传输文本中少量具有重要信息的字符，接收端利用LLM恢复缺失的字符。通过减少传输的数据量，降低了对信道质量的要求，从而提升了通信的鲁棒性。同时，通过设计专门的字符选择策略，进一步优化LLM的恢复效果。
技术框架：该文本传输模型主要包含两个模块：发送端的“重要性字符提取器（ICE）”和接收端的“基于LLM的文本恢复器”。发送端首先使用ICE选择需要传输的字符，然后将这些字符通过信道发送到接收端。接收端接收到部分字符后，使用LLM对缺失的字符进行补全，从而恢复原始文本。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“重要性字符提取器（ICE）”。ICE并非随机选择字符进行传输，而是根据字符的重要性进行选择，从而最大化LLM的恢复性能。这种基于重要性的字符选择策略，能够显著提升LLM的补全效果，降低对信道质量的要求。
关键设计：ICE的具体实现方式未知，但其核心目标是评估每个字符对于LLM恢复原始文本的重要性。可能的实现方式包括：基于统计的方法（例如，字符在语料库中的频率、与其他字符的共现关系等），或者基于深度学习的方法（例如，训练一个模型来预测删除某个字符后LLM的恢复效果）。论文中提到ICE的滤波选择优于随机滤波选择，说明ICE能够有效地选择对LLM恢复至关重要的字符。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的基于ICE的字符选择方法优于随机字符选择，能够显著提升LLM的文本恢复性能。此外，该模型在不同数据集和任务中表现出良好的鲁棒性，并且在低信噪比条件下优于传统的基于比特的通信方法。具体的性能提升数据未知，但论文强调了其在低信噪比环境下的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于低信噪比环境下的文本通信，例如无线传感器网络、水声通信等。此外，该方法还可以用于保护隐私的文本传输，通过仅传输部分字符，降低信息泄露的风险。未来，该技术有望应用于更广泛的语义通信场景，提升通信系统的鲁棒性和安全性。
📄 摘要（原文）
With the recent advancements in deep learning, semantic communication which transmits only task-oriented features, has rapidly emerged. However, since feature extraction relies on learning-based models, its performance fundamentally depends on the training dataset or tasks. For practical scenarios, it is essential to design a model that demonstrates robust performance regardless of dataset or tasks. In this correspondence, we propose a novel text transmission model that selects and transmits only a few characters and recovers the missing characters at the receiver using a large language model (LLM). Additionally, we propose a novel importance character extractor (ICE), which selects transmitted characters to enhance LLM recovery performance. Simulations demonstrate that the proposed filter selection by ICE outperforms random filter selection, which selects transmitted characters randomly. Moreover, the proposed model exhibits robust performance across different datasets and tasks and outperforms traditional bit-based communication in low signal-to-noise ratio conditions.