論文の概要: Near-Term Advances in Quantum Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02171v1
- Date: Sun, 5 Jun 2022 13:10:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-09 12:29:12.557785
- Title: Near-Term Advances in Quantum Natural Language Processing
- Title(参考訳): 量子自然言語処理の最近の進歩
- Authors: Dominic Widdows, Daiwei Zhu, Chase Zimmerman
- Abstract要約: 本稿では、量子コンピュータを用いて自然言語処理のいくつかの問題に対処できることを示す実験について述べる。
ここで提示される例としては、量子サポートベクトルマシンとbag-of-wordsアプローチの両方を用いたトピック分類がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12891210250935145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes experiments showing that some problems in natural
language processing can already be addressed using quantum computers. The
examples presented here include topic classification using both a quantum
support vector machine and a bag-of-words approach, bigram modeling that can be
applied to sequences of words and formal concepts, and ambiguity resolution in
verb-noun composition.
While the datasets used are still small, the systems described have been run
on physical quantum computers. These implementations and their results are
described along with the algorithms and mathematical approaches used.
- Abstract(参考訳): 本稿では、量子コンピュータを用いて自然言語処理のいくつかの問題に対処できることを示す実験について述べる。
ここで提示される例には、量子サポートベクターマシンと単語の袋方式の両方を用いたトピック分類、単語列と形式概念に適用可能なbigramモデリング、動詞-名詞合成におけるあいまいさの解決などがある。
使用されるデータセットはまだ小さいが、記述されたシステムは物理量子コンピュータ上で実行される。
これらの実装とその結果は、アルゴリズムや数学的手法とともに記述される。
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