(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 202210569974.6 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 厦门大学 地址 361000 福建省厦门市思明南路42 2号 (72)发明人 黄联芬　胡威　李仲亮　谢新典　 叶明淦　陈宁　高志斌　赵毅峰　 李王明卉 　 (74)专利代理 机构 厦门创象知识产权代理有限 公司 35232 专利代理师 尤怀成 (51)Int.Cl. H04L 67/5651(2022.01) H04L 67/10(2022.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 40/242(2020.01) (54)发明名称 面向多服 务需求的语义 通信方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种面向多服务需求的语义 通信方法、 介质、 设备及装置， 其中方法包括： 获 取智能体发出的服务请求， 并生成服务矩阵； 获 取多模态数据， 并转换为同步表征的第一感知数 据矩阵； 对第一感知数据矩阵进行数据压缩， 以 获取对应的主要特征值， 并生 成第二感知数据矩 阵； 将服务矩阵和第二感知数据矩阵上传至云 端； 云端对每个服务类型进行二进制编码， 以得 到对应的码字， 并根据码字更新语义库， 以及对 第二感知数据矩阵进行编码， 以得到相应的码 字， 云端信息以语义通信的方式发送给接收端； 接收端重新访问语义库， 以进行语义库校验， 并 在校验成功后对服务请求进行响应； 能够有效降 低通信资源开销， 节约通信资源。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 114979267 A 2022.08.30 CN 114979267 A 1.一种面向多服 务需求的语义 通信方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取智能体发出的服 务请求， 并根据多个所述 服务请求生成服务矩阵； 获取每种服务请求对应的多模态数据， 并将所述多模态数据转换为同步表征的第 一感 知数据矩阵； 对所述第一感知数据矩阵进行数据压缩， 以获取对应的主要特征值， 并根据所述主要 特征值对应的单位特 征向量生成第二感知数据矩阵； 将所述服务矩阵和所述第二感知数据矩阵上传至云端； 所述云端对所述服务矩阵中的每个服务类型进行二进制编码， 以得到服务类型对应的 码字， 并根据所述码字更新语义库， 以及 对所述第二感知数据 矩阵进行编码， 以得到相应的 语义基的码字， 所述云端将所述服务类型对应的码字和所述语义基的码字以语义通信的方 式发送给接收端； 所述接收端根据接收到的服务类型对应的码字和所述语义基的码字重新访问语义库， 以进行语义库校验， 并在校验成功后对服 务请求进行响应。 2.如权利要求1所述的面向多服务需求的语义通信方法， 其特征在于， 对所述第 一感知 数据矩阵进行数据压缩， 以获取对应的主要特征值， 并根据所述主要特征值对应的单位特 征向量生成第二感知数据矩阵， 包括： 对所述第一感知数据矩阵进行归一化， 并对归一化后的所述第 一感知数据矩阵进行中 心化处理， 以得到第三感知数据矩阵； 计算所述第三感知数据矩阵的协方差矩阵， 并对所述协方差矩阵进行分解， 以得到多 个特征值； 对所述多个特征值进行排序， 并根据排序获取前P个特征值所对应的单位特征向量， 以 及根据所述单位特 征向量生成第二感知数据矩阵。 3.如权利要求1所述的面向多服务需求的语义通信方法， 其特征在于， 所述多模态数据 包括语音信息、 文本信息、 视频信息和图像信息 。 4.如权利要求1所述的面向多服务需求的语义通信方法， 其特征在于， 对所述第 二感知 数据矩阵进行编码， 以得到相应的语义基的码字， 包括： S201， 将所述第二感知数据矩阵转换为向量并进行量 化； S202， 逐次读取量 化后的感知数据； S203， 将读取到的感知数据与初始语义基向结合以形成数据串； S204， 判断所述数据串是否存在语义库字典中， 如果是， 则执行步骤S205， 如果否， 则执 行步骤S20 6； S205， 根据所述数据串对相应 语义基进行 更新， 并返回步骤S202； S206， 根据所述数据串新建相应 语义基， 并根据该语义基更新语义库字典； S207， 判断是否存在还未处理的感知 数据， 如果是， 则执行步骤S208， 如果否， 则执行步 骤S209； S208， 输出代 表当前语义基的码字； S209， 返回步骤S202。 5.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有面向多服务需求的语义通信程 序， 该面向多服务需求的语义通信程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑4中任一项所述权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114979267 A 2的面向多服 务需求的语义 通信方法。 6.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时， 实现如权利要求1 ‑4中任一项所述的 面向多服 务需求的语义 通信方法。 7.一种面向多服 务需求的语义 通信装置， 其特 征在于， 包括： 发送端， 所述发送端用于获取智能体发出的服务请求， 并根据多个所述服务请求生成 服务矩阵； 所述发送端还用于获取每种服务请求对应的多模态数据， 并将所述多模态数据转换为 同步表征的第一感知数据矩阵； 所述发送端还用于对所述第一感知数据矩阵进行数据压缩， 以获取对应的主要特征 值， 并根据所述主 要特征值对应的单位特 征向量生成第二感知数据矩阵； 所述发送端还用于将所述 服务矩阵和所述第二感知数据矩阵上传至云端； 云端， 所述云端用于对所述服务矩阵中的每个服务类型进行二进制编码， 以得到服务 类型对应的码字， 并根据所述码字更新语义库， 以及 对所述第二感知数据 矩阵进行编码， 以 得到相应的语义基的码字， 所述云端将所述服务类型对应的码字和所述语义基的码字以语 义通信的方式发送给接收端； 接收端， 所述接收端用于根据接收到的服务类型对应的码字和所述语义基的码字重新 访问语义库， 以进行语义库校验， 并在校验成功后对服 务请求进行响应。 8.如权利要求7所述的面向多服务需求的语义通信装置， 其特征在于， 对所述第 一感知 数据矩阵进行数据压缩， 以获取对应的主要特征值， 并根据所述主要特征值对应的单位特 征向量生成第二感知数据矩阵， 包括： 对所述第一感知数据矩阵进行归一化， 并对归一化后的所述第 一感知数据矩阵进行中 心化处理， 以得到第三感知数据矩阵； 计算所述第三感知数据矩阵的协方差矩阵， 并对所述协方差矩阵进行分解， 以得到多 个特征值； 对所述多个特征值进行排序， 并根据排序获取前P个特征值所对应的单位特征向量， 以 及根据所述单位特 征向量生成第二感知数据矩阵。 9.如权利要求7所述的面向多服务需求的语义通信装置， 其特征在于， 所述多模态数据 包括语音信息、 文本信息、 视频信息和图像信息 。 10.如权利要求7所述的面向多服务需求的语义通信装置， 其特征在于， 对所述第二感 知数据矩阵进行编码， 以得到相应的语义基的码字， 包括： S201， 将所述第二感知数据矩阵转换为向量并进行量 化； S202， 逐次读取量 化后的感知数据； S203， 将读取到的感知数据与初始语义基向结合以形成数据串； S204， 判断所述数据串是否存在语义库字典中， 如果是， 则执行步骤S205， 如果否， 则执 行步骤S20 6； S205， 根据所述数据串对相应 语义基进行 更新， 并返回步骤S202； S206， 根据所述数据串新建相应 语义基， 并根据该语义基更新语义库字典； S207， 判断是否存在还未处理的感知 数据， 如果是， 则执行步骤S208， 如果否， 则执行步权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114979267 A 3