Fugu-MT 論文翻訳(概要): A gentle introduction to Quantum Natural Language Processing

論文の概要: A gentle introduction to Quantum Natural Language Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11766v1
Date: Wed, 23 Feb 2022 20:17:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-25 16:32:39.748376
Title: A gentle introduction to Quantum Natural Language Processing
Title（参考訳）: 量子自然言語処理入門
Authors: Shervin Le Du, Senaida Hern\'andez Santana, Giannicola Scarpa
Abstract要約: このマスターの論文の主な目標は、量子自然言語処理の導入である。 QNLPは、文の意味を量子コンピュータに符号化されたベクトルとして表現することを目的としている。
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: The main goal of this master's thesis is to introduce Quantum Natural Language Processing (QNLP) in a way understandable by both the NLP engineer and the quantum computing practitioner. QNLP is a recent application of quantum computing that aims at representing sentences' meaning as vectors encoded into quantum computers. To achieve this, the distributional meaning of words is extended by the compositional meaning of sentences (DisCoCat model) : the vectors representing words' meanings are composed through the syntactic structure of the sentence. This is done using an algorithm based on tensor products. We see that this algorithm is inefficient on classical computers but scales well using quantum circuits. After exposing the practical details of its implementation, we go through three use-cases.
Abstract（参考訳）: この修士論文の主な目標は、量子自然言語処理(QNLP)を導入して、NLPエンジニアと量子コンピューティング実践者の両方が理解できるようにすることである。 QNLPは、文の意味を量子コンピュータに符号化されたベクトルとして表現することを目的とした量子コンピューティングの最近の応用である。これを実現するために、文の構成的意味(DisCoCatモデル)によって単語の分布的意味が拡張され、文の構文的構造を通じて単語の意味を表すベクトルが合成される。これはテンソル積に基づくアルゴリズムを用いて行われる。このアルゴリズムは古典的コンピュータでは非効率であるが、量子回路を用いてスケールする。実装の実際的な詳細を明らかにすると、ユースケースは3つある。

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