論文の概要: A Quantum Natural Language Processing Approach to Pronoun Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05393v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 15:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 12:59:46.597264
• Title: A Quantum Natural Language Processing Approach to Pronoun Resolution
• Title（参考訳）: 量子自然言語処理による代名詞分解
• Authors: Hadi Wazni, Kin Ian Lo, Lachlan McPheat, Mehrnoosh Sadrzadeh
• Abstract要約: 我々はLambek Calculusを用いて、アナフォラやエリプシスのような談話関係をモデル化し、推論する。 この論理のセマンティクスは, これまでの研究で開発された truncated Fock 空間を用いて得られる。 既存の変換をFock空間に拡張し、談話関係のための量子回路意味論を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We use the Lambek Calculus with soft sub-exponential modalities to model and reason about discourse relations such as anaphora and ellipsis. A semantics for this logic is obtained by using truncated Fock spaces, developed in our previous work. We depict these semantic computations via a new string diagram. The Fock Space semantics has the advantage that its terms are learnable from large corpora of data using machine learning and they can be experimented with on mainstream natural language tasks. Further, and thanks to an existing translation from vector spaces to quantum circuits, we can also learn these terms on quantum computers and their simulators, such as the IBMQ range. We extend the existing translation to Fock spaces and develop quantum circuit semantics for discourse relations. We then experiment with the IBMQ AerSimulations of these circuits in a definite pronoun resolution task, where the highest accuracies were recorded for models when the anaphora was resolved.
• Abstract（参考訳）: 我々は,anaphora や ellipsis などの談話関係のモデル化と推論に,ソフト・サブ指数モーダルを持つランベック計算を用いた。 この論理のセマンティクスは, これまでの研究で開発された truncated Fock 空間を用いて得られる。 我々はこれらの意味的計算を新しい文字列ダイアグラムで表現する。 Fock Spaceのセマンティクスは、その用語が機械学習を使って大量のデータから学習可能であり、主流の自然言語タスクで実験できるという利点がある。 さらに、ベクトル空間から量子回路への既存の変換のおかげで、量子コンピュータとそのシミュレータ、例えばIBMQの範囲でこれらの用語を学ぶこともできる。 既存の翻訳をフォック空間に拡張し、談話関係の量子回路セマンティクスを開発する。 次に,これらの回路のIBMQ AerSimulationsを定格代名詞分解タスクで実験し,アナフォラが解決されたとき,最も高い精度をモデルに記録した。

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