摘要
本发明公开了一种面向多任务的文本语义通信系统优化方法。本发明首先构建了语义编码器、信道编码器、信道解码器及任务解码器,其中任务解码器包含多个语义解码器,每个语义解码器对应不同的文本通信任务。先由语义编码器提取多任务通用语义特征,经信道编码、传输、信道解码后,利用去噪模块消除噪声影响,随后在任务解码器中引入MMoE模型,通过MMoE模型中的专家网络提取特定任务特征,并利用该模型的门控网络动态计算权重以生成任务相关的特征表示。经过特征融合后,得到任务特定的语义向量,最后对任务特定语义向量进行解码并输出。本发明可以实现多个任务并行处理,有效提高了多个任务的执行效率和准确性。
技术关键词
语义向量
系统优化方法
面向多任务
信道解码器
语义特征
信道编码器
文本
负载均衡策略
动态
前馈神经网络
解码精度
消除噪声
接收端
资源分配
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