論文の概要: lambeq: An Efficient High-Level Python Library for Quantum NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04236v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 16:40:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-11 15:01:50.297604
- Title: lambeq: An Efficient High-Level Python Library for Quantum NLP
- Title（参考訳）: lambeq: 量子NLPのための効率的な高レベルPythonライブラリ
- Authors: Dimitri Kartsaklis, Ian Fan, Richie Yeung, Anna Pearson, Robin Lorenz,
Alexis Toumi, Giovanni de Felice, Konstantinos Meichanetzidis, Stephen Clark,
Bob Coecke
- Abstract要約: 我々は、量子自然言語処理(QNLP)のための最初のハイレベルPythonライブラリであるlambeqを紹介する。
lambeqは、文字列ダイアグラムの構文解析、書き換え、単純化、アンザッツの生成と操作、および文の量子フレンドリーな表現を作成するための多くの構成モデルをサポートしている。
我々は,従来のパイプラインと量子パイプラインの両方を実装した,単純なNLPタスクの多数の実験を行うために,このツールキットを実際にテストした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.996472424374576
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present lambeq, the first high-level Python library for Quantum Natural
Language Processing (QNLP). The open-source toolkit offers a detailed hierarchy
of modules and classes implementing all stages of a pipeline for converting
sentences to string diagrams, tensor networks, and quantum circuits ready to be
used on a quantum computer. lambeq supports syntactic parsing, rewriting and
simplification of string diagrams, ansatz creation and manipulation, as well as
a number of compositional models for preparing quantum-friendly representations
of sentences, employing various degrees of syntax sensitivity. We present the
generic architecture and describe the most important modules in detail,
demonstrating the usage with illustrative examples. Further, we test the
toolkit in practice by using it to perform a number of experiments on simple
NLP tasks, implementing both classical and quantum pipelines.
- Abstract（参考訳）: 我々は,量子自然言語処理(QNLP)のための最初のハイレベルPythonライブラリであるlambeqを紹介する。
オープンソースのツールキットは、文を文字列ダイアグラム、テンソルネットワーク、量子コンピュータで使える量子回路に変換するパイプラインのすべてのステージを実装するモジュールとクラスの詳細な階層を提供する。
lambeqは、文字列ダイアグラムの構文解析、書き直し、単純化、ansatzの作成と操作、そして様々な構文の感度を利用して、文章の量子フレンドリーな表現を作成するための多くの合成モデルをサポートしている。
ジェネリックアーキテクチャを示し、最も重要なモジュールを詳細に記述し、図示的な例で使用例を示す。
さらに,単純なnlpタスクに対して多くの実験を行い,古典的パイプラインと量子パイプラインの両方を実装してツールキットを実際にテストする。
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