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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115309869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210998292.7，技术领域涉及：G06F16/3331；该发明授权一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法是由胡晗;朱兴武;吴伟;王鸿;鲍楠;左加阔设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法，模型由一个发送端和分别与发送端建立通讯关系且相互独立的多个接收端集成；方法为：根据预设的用户需求采集多种类型不同的文本语句；将类型不同的文本语句组合成文本序列转换为数字ID序列作为发送端的发送信息；发送信息在发送端生成用于信道传输的通信信号，并发送至每个接收端；每个接收端将接收的通信信号进行信道解码和语义解码，恢复出发送端发送的原语句；并输入基于蒸馏双向语言表征预训练模型的语义识别器，根据用户的需求输出相应语句；通过本发明系统模型和通信方法，简化了多用户通信的传输程序，提高了信息传输效率；并结合迁移学习方法对接收端进行训练，提高训练效率。

本发明授权一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法在权利要求书中公布了：1.一种一对多的多用户语义通信方法，其特征在于，包括： 根据预设的用户需求采集多种类型不同的文本语句； 将类型不同的文本语句组合成文本序列，并转换为数字ID序列作为发送端的发送信息； 发送信息在发送端基于注意力机制和线性神经网络进行语义编码和信道编码，从而生成用于信道传输的通信信号； 将通信信号进行一对多传输，发送至每个接收端； 每个接收端将接收的通信信号进行信道解码和语义解码，恢复出发送端发送的原语句； 将恢复出的原语句输入基于蒸馏双向语言表征预训练模型的语义识别器，根据用户的需求输出相应语句； 其中，发送端的语义信道编码器以及每个接收端的信道语义解码器基于迁移学习方法进行多次迭代训练，调整一对多语义通信模型信息传输的有效性； 将类型不同的文本语句组合成文本序列，并转换为数字ID序列作为发送端的发送信息的方法为： 对所有文本语句进行分词处理，获得去除停用词的文本语句； 将分词后得到的每个单词或符号赋予一个数字ID，构建出一个词汇表作为背景知识库；其中背景知识库的表达集合为：K={“a”:1，“b”:2…，word:num，…}，word为分词后得到的单词或符号，num为单词对应的数字id； 将发送给不同用户的语句组合成一个长文本序列，并在组合过程中所有用户的语句的前后顺序随机打乱；其中，文本序列的表达集合为： ，、、分别表示发送给不同用户的语句中的单词，sep是每个语句之间的分隔符号；随后通过查询背景知识库中每个单词和符合的ID，将文本序列转换为数字ID序列作为发送信息； 将通信信号进行一对多传输，发送至每个接收端，每个接收端将接收的通信信号进行信道解码和语义解码，恢复出发送端发送的原语句的方法包括： 发送端将通信信号发送至每个接收端；其中，发送端与每个接收端通过信道建立传输关系； 将每个接收端接收的通信信号导入带有线性修正单元激活函数的线性神经网络进行转换，获得升维重塑的语义符号序列； 将升维重塑的语义符号序列导入基于注意力机制的编码层对语义特征进行逆运算解码，恢复出发送端发送的原语句； 将恢复出的原语句输入基于蒸馏双向语言表征预训练模型的语义识别器，根据用户的需求输出相应语句的方法为： 将恢复出的原语句导入蒸馏双向语言表征预训练模型；其中，原语句中包含发送给两个发送不同用户的语句，经过数十亿个语句的预训练的蒸馏双向语言表征预训练模型通过注意力机制计算得到每个语句的整体语义特征，并对比不同语句之间的整体语义特征，获得语句之间整体语义特征的差异性； 根据语句之间整体语义特征的差异性和预设的用户需求，输出相应的语句。

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