(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210461166.8 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410073 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 魏急波　赵海涛　姜胜腾　曹阔　 熊俊　刘月玲　刘兴光　张亦弛　 刘琰　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 唐品利 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/30(2020.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于知识图谱的语义 通信方法和系统 (57)摘要 本申请涉及一种基于知识图谱的语义通信 方法和系统。 所述方法将知识图谱引入语义通 信， 利用知识图谱表示传输信息的语义， 并计算 知识图谱中三元组的语义重要性， 并对其进行语 义重要性排序， 在较差的通信环境中， 仅传输语 义重要性高的三元组， 使用传输资源保护最重要 的语义信息， 使传输的信息可以表达正确的语 义， 该方法在低信噪比下可靠性强于传统通信方 法； 接收端接收信息并译码恢复出知识图谱后， 结合文本生成技术描述知识图谱， 进而恢复语义 信息。 本方法将知识图谱引入语义通信， 为语义 通信过程中的语义表示与语义恢复提供了一种 新思路， 另外本方法使用知识图谱表示语义信 息， 去除了传输信息中的冗余， 进而提高了语义 通信的有效性。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114817565 A 2022.07.29 CN 114817565 A 1.一种基于知识图谱的语义 通信方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 发送端： 获取待传输信息， 并根据所述待传输信息构建知识图谱； 所述知识图谱包括多个三元 组； 采用语义相似度评价所述知识图谱中每 个三元组的语义重要性； 根据信道质量、 三元组的语义重要性， 确定传输三元组， 并重构知识图谱； 采用Huffman编码方式对重构后的知识图谱进行编码， 并采用LPDC编码方式进行信道 编码， 并将编码后的信息发送至 接收端； 接收端： 接收发送端发送 的信息， 对接收到的信息依次进行信道译码与信源译码， 得到接收端 知识图谱； 采用GAT网络对接收端知识图谱进行编码， 得到 接收端知识图谱嵌入表示； 根据接收端知识图谱嵌入表示， 采用注意力机制与多层感知机恢复语义信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取待传输信息， 并根据所述待传输信息 构建知识图谱， 包括： 获取待传输信息， 采用实体抽取模型NER抽取待传输信息中的实体列表； 采用多标签分类模型 预测实体列表中实体间的关系， 得到实体关系集； 根据实体关系集构建知识图谱。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 采用多标签分类模型预测实体列表中实体 间的关系， 得到实体关系集， 包括： 根据单词及单词的上 下文编码， 得到单词的嵌入向量； 对实体中每个单词的嵌入向量进行加权平均， 获取实体的嵌入向量； 所述实体的嵌入 向量表达式为： 式中， emb(wj)为单词的嵌入向量， wj为第i个实体中的第j个单词； 将实体的嵌入向量输入多标签分类层预测实体间的关系， 得到实体关系集。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 采用语义相似度评价所述知识图谱中每个 三元组的语义重要性， 包括： 采用余弦相似度计算所述知识图谱中每个三元组 的语义重要性， 三元组 的语义重要性 的计算公式为： 其中， simv(s,gi)为在句子s中第i个三元组gi的语义重要性， v(s)、 v(gi)分别为句子s和 第i个三元组gi的向量表示， ||v(s)||、 ||v(gi)||分别代表句子s的向量模长与三元组gi的 向量模长 。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据信道质量、 三元组的语义重要性， 确定 传输三元组， 并重构知识图谱， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114817565 A 2按照所述 三元组语义重要性从高到低的顺序对三元组进行排序， 得到新知识图谱； 根据信道质量确定传输三元组的数量， 并根据新知识图谱和传输三元组的数量， 确定 传输三元组； 根据所述传输三元组对知识图谱进行重构， 得到重构知识图谱， 所述重构知识图谱表 达式为： G'＝](g'1,g'2,…,g't)1,(g'1,g'2,…,g't)2,…,(g'1,g'2,…,g't)n/t] 其中， G'为重构知识图谱， (g'1,g'2,…,g't)为t个传输三元组， n为知识图谱中三元组 的总数量。 6.一种基于知识图谱的语义通信系统， 所述系统包括发送端、 接收端以及信道， 所述发 送端包括信源编码模块和信道编码模块， 所述接 收端包括信源译码模块和信道译码模块， 其特征在于， 所述发送端还 包括语义 提取模块， 所述接收端还 包括语义恢复模块； 所述语义提取模块， 用于根据获取的待传输信息构建知识图谱， 并采用语义相似度评 价所述知识图谱中每个三元组的语义重要性， 并根据信道质量、 三元组的语义重要性， 确定 传输三元组， 并重构知识图谱； 所述语义恢 复模块， 用于采用GAT网络对接收端知识图谱进行编码， 并根据 得到的结果 采用注意力机制与多层感知机恢复语义信息 。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述语义提取模块包括： 提取知识图谱模 块、 知识图谱排序模块以及 知识图谱重构模块； 所述提取知识图谱模块， 用于接收待传输信 息， 采用实体抽取模型NER抽取待传输信息 中的实体列 表， 并采用多标签分类模型预测实体列表中实体间的关系， 得到实体关系集， 并 根据所述实体关系集构建知识图谱； 所述知识图谱排序模块， 用于根据采用语义相似度确定所述知识图谱中每个三元组 的 语义重要性， 并根据所述语义重要性对三元组进行排序； 所述知识图谱重构模块， 用于根据信道质量和排序后的三元组， 确定传输三元组， 并根 据所述传输三元组重构知识图谱。 8.根据权利要求7所述的系统， 其特征在于， 所述知识图谱排序模块中每个三元组的语 义重要性采用余弦相似度计算得到的。 9.根据权利要求7所述的系统， 其特征在于， 所述知识图谱重构模块， 还用于根据信道 质量确定传输三元组的数量， 并根据排序后的知识图谱和传输三元组的数量， 确定传输三 元组； 根据所述传输三元组对知识图谱进 行重构， 得到重构知识图谱， 所述重构知识图谱表 达式为： G'＝](g'1,g'2,…,g't)1,(g'1,g'2,…,g't)2,…,(g'1,g'2,…,g't)n/t] 其中， G'为重构知识图谱， (g'1,g'2,…,g't)为t个传输三元组， n为知识图谱中三元组 的总数量。 10.根据权利要求6所述的系 统， 其特征在于， 信源编码模块， 用于采用Huffman编码方 式对重构后的知识图谱进行编码； 信道编码模块， 用于采用LPDC编码方式对信源编码后的 比特信息进行编码抵抗信道影响。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114817565 A 3