En la región de baja relación señal-ruido, ocurre un gran número de errores de bits, y puede exceder la capacidad de corrección de errores del canal del receptor. El sistema de comunicación tradicional puede utilizar la tecnología de solicitud de repetición automática para abordar este problema, lo cual es consumidor de tiempo y un desperdicio de recursos. Para mejorar la fiabilidad del sistema de comunicación, investigamos el razonamiento y decodificación a nivel semántico en lugar del nivel gramatical. En particular, proponemos un modelo de comunicación semántica para la transmisión de texto, ayudando al sistema de comunicación a ser más robusto en entornos de canal terrible. Basándonos en el sistema de comunicación tradicional, se introduce el modelo de lenguaje BERT, el etiquetado de partes del discurso y la información previa sobre el cambio de bits para mejorar la capacidad de razonamiento semántico del transceptor. Además, este documento analiza los efectos de las sub-estrategias en el rendimiento del modelo de comunicación mejorado, como la existencia de un conjunto de candidatos y el modelo de lenguaje. Los resultados numéricos muestran la efectividad de nuestro modelo en términos de mejorar la precisión semántica medida por BLUE, la puntuación METEOR y la puntuación de similitud basada en BERT entre los mensajes transmitidos y los mensajes recuperados.