本技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种向量矩阵的确定方法、系统、存储介质及电子装置。
背景技术：
1、相关领域内，语义通信系统中普遍使用一种基于深度学习的语义通信(deeplearning based semantic communication，简称为deepsc)模型。该模型的结构图如图1所示。
2、除了上述deepsc模型，还存在诸多语义通信模型，比如deepsc-l，基于universaltransformer的语义通信系统，可变编码速率的语义通讯系统等，这些模型需要固定长度的one-hot向量作为输入，进行语义编码。
3、此外，现有的语义通信系统一般采用机器学习(machine learning,ml)框架，利用人工神经网络(artificial neural network,ann)强大的非线性拟合能力，提取信息背后的语义冗余。但是由于自然语言的复杂性，当前的语义通信系统实现基本采用信源信道联合编码(joint source-channel coding,jscc)方案，在这种方案中，信源编码与信道编码联合进行，无法分离。且由于ann只能对定长数据进行处理，因此这样的系统实现方案中，无法处理变长信息。这种缺陷使语义通信系统难以与经典通信系统相融合，同时也极大的限制了语义通信的数据信息压缩潜力。
4、综上所述，现有的语义通信系统不涉及经典数据编码，而且要求传输的句子长度相同。这些传输条件极大的限制了语义通信的应用场景，不利于将语义通信与经典通信相融合。需要说明的是，目前还没有语义编码与经典编码融合的案例。
5、针对相关技术中，现有的语义通信系统均不涉及经典数据编码，而且要求传输的句子长度相同，进而导致语义通信系统无法融合经典通信的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
6、因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。
技术实现思路
1、本技术实施例提供了一种向量矩阵的确定方法、系统、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中，现有的语义通信系统均不涉及经典数据编码，而且要求传输的句子长度相同，进而导致语义通信系统无法融合经典通信的问题。
2、根据本技术实施例的一方面，提供一种向量矩阵的确定方法，包括：将待传输的消息编码为码字矩阵,其中，所述码字矩阵中包括：单个或者多个码字，所述码字矩阵包括：规则码字矩阵、不规则码字矩阵，所述规则码字矩阵中码字的码字长度均相同，所述不规则码字矩阵中码字的码字长度不同，其中，所述码字矩阵为三维码字矩阵；通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵。
3、在一个示例性实施例中，所述全连接网络组包括输入长度不同，输出长度相同的多个全连接网络，所述多个全连接网络的二维参数的第二维度大小与训练所述全连接网络时采用的自然语言对应的词表中词的数量有关，所述向量矩阵作为语义编码模块的输入，其中，所述向量矩阵为三维向量矩阵。
4、在一个示例性实施例中，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之前，所述方法还包括：获取所述码字矩阵中每一个码字的码字长度；将所述码字长度确定为所述每一个码字对应的全连接网络的二维参数的第一维度大小。
5、在一个示例性实施例中，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵，包括：将所述码字矩阵中的每一个码字输入所述每一个码字对应的全连接网络，并通过以下公式确定所述向量矩阵中的与所述每一个码字对应的向量a：
6、a＝wih+bi；
7、其中，h表示所述码字矩阵中的每一个码字，wi和bi表示所述码字矩阵中第i个码字对应的全连接网络的二维参数，其中，wi和bi的第一维度大小均为所述第i个码字的码字长度；根据所述每一个码字在所述码字矩阵中的位置和所述每一个码字对应的所述向量a得到所述向量矩阵。
8、在一个示例性实施例中，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之后，所述方法还包括：获取所述向量矩阵的每个第三维度向量对应的概率向量；根据所述概率向量确定目标向量，其中，所述目标向量为将所述每个第三维度向量中的最大元素置为第一值的向量；将多个所述目标向量组合为目标矩阵。
9、在一个示例性实施例中，根据所述概率向量确定目标向量，包括：根据所述概率向量确定所述每个第三维度向量对应的噪声数据；根据所述噪声数据和所述概率向量确定所述目标向量，其中，所述噪声数据用于使得所述目标向量不为常值。
10、在一个示例性实施例中，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之后，所述方法还包括：将所述向量矩阵直接输入至语义编码模块的第一全连接网络，其中，所述第一全连接网络的二维参数的第一维度大小与所述词表中词的数量有关。
11、在一个示例性实施例中，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之后，所述方法还包括：按照向量矩阵的第三维度方向进行分组，得到多组子向量矩阵；将所述多组子向量矩阵转换为多个子目标矩阵，根据所述多个子目标矩阵确定目标矩阵。
12、在一个示例性实施例中，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵，包括：获取所述码字矩阵中的最大码字长度；根据所述最大码字长度在所述码字矩阵的目标位置填充第二值，以得到码字长度均为所述最大码字长度的填充码字矩阵；通过全连接网络组对所述填充码字矩阵中每一个码字进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵。
13、在一个示例性实施例中，包括：在所述编码为通过算数编码算法或lz编码算法进行编码的情况下，获取所述编码对应的二维码字矩阵；获取所述二维码字矩阵对应的三维码字矩阵，将所述三维码字矩阵的第一维度和第二维度置换，得到可输入矩阵，其中，所述可输入矩阵的第三维度大小为所述码字矩阵的最大码字长度；确定二维参数的第一维度大小为最大码字长度，且二维参数的第二维度大小与所述词表中词的数量有关的第二全连接网络，并通过所述第二全连接网络对所述可输入矩阵中每一个码字进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵。
14、在一个示例性实施例中，将待传输的消息编码为码字矩阵，至少包括以下之一：通过huffman编码算法将待传输的消息编码为码字矩阵；通过算数编码算法将待传输的消息编码为码字矩阵；通过lz编码算法将待传输的消息编码为码字矩阵；通过huffman编码算法将待传输的消息编码为码字矩阵，并将所述码字矩阵按照目标长度进行截断，形成有损编码的码字矩阵。
15、在一个示例性实施例中，第一值为一个正数，第二值为小于第一值的其余值。
16、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种向量矩阵的确定系统，包括：编码模块，用于将待传输的消息编码为码字矩阵,其中，所述码字矩阵中包括：单个或者多个码字，所述码字矩阵包括：规则码字矩阵、不规则码字矩阵，所述规则码字矩阵中码字的码字长度均相同，所述不规则码字矩阵中码字的码字长度不同，其中，所述码字矩阵为三维码字矩阵；数据语义转换模块，与所述编码模块连接，用于通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵。
17、在一个示例性实施例中，所述系统还包括：语义编码模块，与所述数据语义转换模块连接，用于将所述语义编码模块的嵌入层替换为第一全连接网络，并通过所述第一全连接网络接收所述向量矩阵。
18、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述向量矩阵的确定方法。
19、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，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，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述向量矩阵的确定方法。
20、通过本技术，将待传输的消息编码为码字矩阵；通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵。也就是说，通过将待传输的消息编码为三维的码字矩阵，并将得到的码字矩阵转换为码字长度均相同的向量矩阵，解决了相关技术中现有的语义通信系统均不涉及经典数据编码，而且要求传输的句子长度相同，进而导致语义通信系统无法融合经典通信的技术问题。达到了将经典编码与现有的语义通信系统的语义编码相融合的技术效果，进而通过将经典编码和语义编码融合，可以处理长度不同的待传输的句子。
1.一种向量矩阵的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，根据所述概率向量确定目标向量，包括：
7.根据权利要求2所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵之后，所述方法还包括：
9.根据权利要求1所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，通过全连接网络组对所述码字矩阵进行转换，得到码字长度均相同的向量矩阵，包括：
10.根据权利要求2所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，包括：
11.根据权利要求1所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，将待传输的消息编码为码字矩阵，至少包括以下之一：
12.根据权利要求5或9所述的向量矩阵的确定方法，其特征在于，第一值为一个正数，第二值为小于第一值的其余值。
13.一种向量矩阵的确定系统，其特征在于，包括：
14.根据权利要求13所述的向量矩阵的确定系统，其特征在于，所述系统还包括：语义编码模块，与所述数据语义转换模块连接，用于将所述语义编码模块的嵌入层替换为第一全连接网络，并通过所述第一全连接网络接收所述向量矩阵。
15.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至12任一项中所述的方法。
16.一种电子装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至12任一项中所述的方法。
