論文の概要: Quantum Natural Language Processing on Near-Term Quantum Computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04147v2
- Date: Mon, 6 Sep 2021 01:00:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 12:51:35.357557
- Title: Quantum Natural Language Processing on Near-Term Quantum Computers
- Title（参考訳）: 短期量子コンピュータにおける量子自然言語処理
- Authors: Konstantinos Meichanetzidis (University of Oxford and Cambridge
Quantum Computing Ltd.), Stefano Gogioso (Hashberg), Giovanni de Felice
(University of Oxford and Cambridge Quantum Computing Ltd.), Nicol\`o
Chiappori (Hashberg), Alexis Toumi (University of Oxford and Cambridge
Quantum Computing Ltd.), Bob Coecke (University of Oxford and Cambridge
Quantum Computing Ltd.)
- Abstract要約: 近距離量子コンピュータにおける自然言語処理のためのフルスタックパイプライン、別名QNLPについて述べる。
DisCoCatは、前グループ文法の構成構造を拡張し補完する言語モデリングフレームワークである。
本稿では,DisCoCat図を量子回路にマッピングする手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we describe a full-stack pipeline for natural language
processing on near-term quantum computers, aka QNLP. The language-modelling
framework we employ is that of compositional distributional semantics
(DisCoCat), which extends and complements the compositional structure of
pregroup grammars. Within this model, the grammatical reduction of a sentence
is interpreted as a diagram, encoding a specific interaction of words according
to the grammar. It is this interaction which, together with a specific choice
of word embedding, realises the meaning (or "semantics") of a sentence.
Building on the formal quantum-like nature of such interactions, we present a
method for mapping DisCoCat diagrams to quantum circuits. Our methodology is
compatible both with NISQ devices and with established Quantum Machine Learning
techniques, paving the way to near-term applications of quantum technology to
natural language processing.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,短期量子コンピュータ(qnlp)上での自然言語処理のためのフルスタックパイプラインについて述べる。
私たちが採用する言語モデリングフレームワークは、前群文法の構成構造を拡張し補完するコンポジション分布意味論(discocat)である。
このモデルでは、文の文法的還元をダイアグラムとして解釈し、文法に従って単語の特定の相互作用を符号化する。
この相互作用は、単語の埋め込みの特定の選択とともに、ある文の意味(または「意味論」)を理解する。
このような相互作用の形式的な量子的性質に基づいて、DisCoCat図を量子回路にマッピングする方法を提案する。
我々の手法は、NISQデバイスと確立された量子機械学習技術の両方と互換性があり、量子技術の短期的応用から自然言語処理への道を開いた。
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