Token Encoding for Semantic Recovery

📄 arXiv: 2604.12931v1 📥 PDF

作者: Jingzhi Hu, Geoffrey Ye Li

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2026-04-14

💡 一句话要点

提出TokCode框架，通过token编码实现恶劣信道下可靠的语义恢复。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义通信 token编码 语义恢复 无线信道 基础模型自适应

📋 核心要点

  1. 基于token的语义通信在未来无线网络中具有潜力，但恶劣信道导致的token丢失会严重影响接收端的语义恢复。
  2. TokCode框架通过token编码增强语义恢复的鲁棒性，无需额外传输开销，并采用SFMA算法进行高效的编码器优化。
  3. 实验结果表明，即使在token丢失率高达60%的恶劣信道下，TokCode也能有效减轻语义失真，接近性能上限。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于鲁棒语义恢复的token编码框架（TokCode），该框架无需额外的传输开销，并支持即插即用部署。针对高效的token编码器优化，我们开发了一种句子-语义引导的基础模型自适应算法（SFMA），避免了昂贵的端到端训练。基于提示生成图像传输的仿真结果表明，即使在随机丢失40%到60% token的恶劣信道下，TokCode也能减轻语义失真，并接近性能上限。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在恶劣无线信道条件下，基于token的语义通信中，由于token丢失导致的语义信息严重失真问题。现有方法通常依赖于增加冗余信息或复杂的信道编码，导致额外的传输开销和计算复杂度。

核心思路：TokCode的核心思路是在发送端对token进行编码，使得即使部分token丢失，接收端也能通过剩余的token恢复出原始语义。这种编码方式无需增加额外的传输开销，并且可以灵活地部署在现有的语义通信系统中。

技术框架：TokCode框架主要包含token编码器和解码器两个模块。发送端使用token编码器将原始token序列转换为编码后的token序列，然后通过无线信道传输。接收端接收到编码后的token序列后，使用token解码器恢复出原始语义信息。为了高效地优化token编码器，论文提出了句子-语义引导的基础模型自适应算法（SFMA）。

关键创新：TokCode的关键创新在于其token编码方式，它能够在不增加额外传输开销的情况下，显著提高语义通信系统的鲁棒性。此外，SFMA算法避免了昂贵的端到端训练，使得TokCode能够快速适应不同的语义通信任务。

关键设计：SFMA算法利用预训练的语言模型作为基础模型，通过句子级别的语义信息引导模型的自适应过程。具体来说，SFMA算法使用对比学习的方式，使得编码后的token序列能够更好地保留原始句子的语义信息。损失函数的设计考虑了token丢失的情况，使得模型能够学习到对token丢失具有鲁棒性的编码方式。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未给出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在提示生成图像传输任务中，即使在随机丢失40%到60% token的恶劣信道下，TokCode也能显著减轻语义失真，并接近性能上限。这表明TokCode具有很强的鲁棒性和实用性，能够有效解决恶劣信道下的语义通信问题。

🎯 应用场景

TokCode框架可以应用于各种基于token的语义通信场景，例如图像/视频传输、语音识别和自然语言处理等。特别是在资源受限的无线网络中，TokCode能够以较低的成本提高通信的可靠性和效率，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Token-based semantic communication is promising for future wireless networks, as it can compact semantic tokens under very limited channel capacity. However, harsh wireless channels often cause missing tokens, leading to severe distortion that prevents reliable semantic recovery at the receiver. In this article, we propose a token encoding framework for robust semantic recovery (TokCode), which incurs no additional transmission overhead and supports plug-and-play deployment. For efficient token encoder optimization, we develop a sentence-semantic-guided foundation model adaptation algorithm (SFMA) that avoids costly end-to-end training. Based on simulation results on prompt-based generative image transmission, TokCode mitigates semantic distortion and can approach the performance upper-bound, even under harsh channels where 40% to 60% of tokens are randomly lost.