論文の概要: A hybrid classical-quantum workflow for natural language processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06800v1
• Date: Sun, 12 Apr 2020 12:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 05:14:22.082384
• Title: A hybrid classical-quantum workflow for natural language processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理のためのハイブリッド古典量子ワークフロー
• Authors: Lee J. O'Riordan, Myles Doyle, Fabio Baruffa, Venkatesh Kannan
• Abstract要約: 自然言語処理タスクの実行に量子コンピューティングモデルを用いることを実証する。 コーパスの意味を表現し、与えられた構造の文間の比較を行う。 本研究では,大規模コーパスデータセットを符号化,処理,復号化するためのハイブリッドワークフローを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language processing (NLP) problems are ubiquitous in classical computing, where they often require significant computational resources to infer sentence meanings. With the appearance of quantum computing hardware and simulators, it is worth developing methods to examine such problems on these platforms. In this manuscript we demonstrate the use of quantum computing models to perform NLP tasks, where we represent corpus meanings, and perform comparisons between sentences of a given structure. We develop a hybrid workflow for representing small and large scale corpus data sets to be encoded, processed, and decoded using a quantum circuit model. In addition, we provide our results showing the efficacy of the method, and release our developed toolkit as an open software suite.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理 (NLP) の問題は古典的な計算ではユビキタスであり、文の意味を推測するために重要な計算資源を必要とすることが多い。 量子コンピューティングハードウェアとシミュレータの出現により、これらのプラットフォーム上でこのような問題を調べる方法を開発する価値がある。 本論文では,NLPタスクの実行に量子コンピューティングモデルを用いることで,コーパスの意味を表現し,与えられた構造文の比較を行う。 量子回路モデルを用いて,大規模コーパスデータセットの符号化,処理,復号化を行うハイブリッドワークフローを開発した。 さらに,本手法の有効性を示す結果と,開発したツールキットをオープンソースソフトウェアスイートとしてリリースする。

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