Nov, 2023

运用心灵理论进行语用语义交流的推理

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TL;DR提出了一种实用的语义通信框架，通过理论心智（ToM）模拟接收者的神经网络，使用动态两级反馈机制实现有效的面向目标的信息共享，优化信道编码过程，提供语义反馈级别并减少比特量，从而实现高效的通信。
pragmatic semantic communicationgoal-oriented information sharingtheory of mindneural networkefficient communication
发现论文，激发创造
  • ToM2C: 以心理意图为导向的多智能体通讯与协作

    本文介绍了一种使用心理意识理论建立社交智能代理以有效沟通与合作完成任务的方法，通过观察、推断和接收信息，这些代理可以推断他人的心理状态和意图并决定何时、与谁分享自己的意图，最终在两个典型目标导向的多代理任务中展示了优异的性能。

    Oct, 2021

  • 理解心理学与指称游戏相互作用的语用学的涌现

    本文提出一种基于理论智能和自适应强化学习算法的合作式多智能体情境下的通讯协议，使得智能体可以在没有显式设计规则的情况下自发地学习 “读懂人心”，实现了语用学的概念在多智能体通讯系统中的有效应用。

    Jan, 2020

  • 具有心智理论的计算语言习得

    本研究为了衡量 Theory of Mind（意念）在语言学习中的影响，在现有 ToM 的版本上，建立了能够融合 ToM 的语言学习代理，并通过实验，证实高度融合 ToM listener 组件的训练，可以在图像指称游戏环境中获得更好的性能，这表明在计算语言习得中进一步结合 ToM 以及儿童语言习得研究的潜在效用。

    Mar, 2023

  • 少数据，更多知识：构建下一代语义通信网络

    介绍了一个建立在人工智能、因果推理和通信理论新概念之上的可扩展端到端语义通信网络，它要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用叫做语义语言的语言与语义表示方式，提出了新的 “推理能力” 度量方法，为未来的语义通信网络的建立、分析和应用提供了一个全面的参考。

    Nov, 2022

  • 记忆增强的心智理论网络

    该研究采用新颖的神经记忆机制和分层注意力相结合的方法设计了一个理论心智模型，ToMMY，使其能够快速准确地推断他人的意图、信念与将来的行为，进一步实验证明神经记忆机制可在高难度的虚假信念任务中提高心理理解的准确性。

    Jan, 2023

  • 针对语言模型（缺乏）心智理论的插接式多角色信念追踪器

    本文提出了 SymbolicToM，即一种通过显式符号表示来跟踪阅读理解任务中多个字符的信念状态、其对他字符信念状态估计及更高级别的推理的方法，该方法在 ToMi 基准测试中表现出了显著的理解能力提升。

    Jun, 2023

  • 语义有效性通道误差下的务实目标导向通信

    在即将到来的 AI 辅助的 6G 网络中，整合语义、语用和目标导向的沟通策略变得必不可少。本文的主要贡献是：首先，提出并详细说明了一种新的数学建模方法，用于描述由于语义和有效性水平上的语言不匹配而导致的错误；其次，提供了一种利用最优传输理论来抵消这些类型错误的新算法解决方案。我们的数值结果显示了所提出机制在嘈杂的通信环境下弥补语言不匹配的潜力，从而提高了可靠通信的可达性。

    Jan, 2024

  • 基于知识图谱的认知语义通信系统

    本论文提出了一种基于认知语义学和知识图谱的语义传播框架，使用三元组来提取语义信息并进行纠错，相较于其他基准系统具有更高的数据压缩率和通信可靠性。

    Feb, 2022

  • 由知识图谱驱动的认知语义通信系统：原理、实现和性能评估

    本研究提出了两种认知语义通信框架，并利用知识图谱开发语义通信系统，其中包括一种简单、通用且可解释的语义对齐算法和有效的语义校正方法，进行了广泛的仿真测试，表明我们的认知语义通信系统在数据压缩率和通信可靠性方面优于基准通信系统，并构建了一个软件定义无线电原型系统用于演示。

    Mar, 2023

  • 基于模仿学习的隐式语义感知通讯网络：多层表示与协作推理

    本文提出了一种基于推理的隐含语义感知通信网络架构，允许多个 CDC 和边缘服务器协作支持端到端的语义编码，解码和解释，建立多层次表示和个人化推理优先权，并采用强化学习和模仿学习算法进行协作推理。

    Oct, 2022