文献阅读：Semantic Communications: Principles and Challenges

传统通信和语义通信的对比

语义信道容量（从公式角度解释为什么语义通信的信道容量可以高于传统通信的信道容量）

离散无记忆信道的语义信道容量表示为：
Cs=sup⁡p(Z∣X){I(X;V)−H(Z∣X)+HS(V)‾}C_s=\\sup _{p(Z \\mid X)}\\left\\{I(X ; V)-H(Z \\mid X)+\\overline{H_S(V)}\\right\\} Cs​=p(Z∣X)sup​{I(X;V)−H(Z∣X)+HS​(V)​}
其中，$I(X;V)$代表信源X和传输任务V之间的互信息，$p(Z\mid X)$是条件概率分布，指的是语义编码策略，其中信源$X$被编码到其语义表示$Z$中，$H(Z\mid X)$意味着编码的语义歧义，HS(V)‾=−∑p(v)H(v),v∈V\\overline{H_S(V)}=-\\sum p(v) H(v), v \\in VHS​(V)​=−∑p(v)H(v),v∈V是任务$V$接收到的消息的平均逻辑信息

请注意，较高的$H(Z\mid X)$意味着较高的语义编码引起的语义歧义，而较高的HS(V){H_S(V)}HS​(V)导致接收方对接收到的消息的解释能力更强。语义信道容量可能高于或低于香农信道容量 I (X; V)，这取决于语义编码策略和接收者解释接收到的消息的能力。

为了更好地理解，这里提供两个case。鉴于源句“She parked Jame’s car on the ground floor of the building, which has 13 floors with 120 sqm on each floor and is called Smith Building due to the creator, William Smith。”接收者想知道 Jame 的车在哪里。

• Case1：HS(V)‾−H(Z∣X)>0\\overline{H_S(V)}-H(Z \\mid X)>0HS​(V)​−H(Z∣X)>0，这意味着接收者可以处理语义歧义。源句可以压缩为“the ground floor of Smith Building”。与源句相比，语义歧义更高，即$H(Z|X)$增加。但是，接收者可以用接收到的句子回答问题，因此接收者可以处理语义歧义。语义压缩可以获得更高的传输速率。在这种情况下，语义信道容量高于香农容量。

• Case2：HS(V)‾−H(Z∣X)<0\\overline{H_S(V)}-H(Z \\mid X)<0HS​(V)​−H(Z∣X)<0，这意味着接收者无法解决语义歧义。源句可以压缩为“She parked Jame’s car on the building”。接收者无法根据接收到的句子找到汽车，因此接收者无法处理语义歧义，此时语义信道容量低于香农容量

面向任务的语义通信

• 用于服务某些任务，被称为面向任务的语义通信。然而，由于系统是针对特定任务进行训练的，因此如果传输任务发生变化，则训练模型 应该更新甚至重新训练。