Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Text Encoding for Classification Tasks

論文の概要: Quantum Text Encoding for Classification Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03715v1
Date: Mon, 9 Jan 2023 23:22:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 17:02:08.908809
Title: Quantum Text Encoding for Classification Tasks
Title（参考訳）: 分類タスクのための量子テキスト符号化
Authors: Aaranya Alexander and Dominic Widdows
Abstract要約: 本稿では,50本の映画レビューのデータセットを用いて,振幅符号化された特徴マップと量子支援ベクトルマシンを組み合わせることで,感情を予測する平均精度を62%向上できることを示す。
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 explores text classification on quantum computers. Previous results have achieved perfect accuracy on an artificial dataset of 100 short sentences, but at the unscalable cost of using a qubit for each word. This paper demonstrates that an amplitude encoded feature map combined with a quantum support vector machine can achieve 62% average accuracy predicting sentiment using a dataset of 50 actual movie reviews. This is still small, but considerably larger than previously-reported results in quantum NLP.
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子コンピュータにおけるテキスト分類について述べる。従来の結果は100の短い文からなる人工データセットで完全精度を達成できたが、各単語にキュービットを使用するコストは高くない。本稿では,振幅符号化特徴マップと量子サポートベクターマシンを組み合わせることで,50本の映画レビューのデータセットを用いて,感情を予測できる平均62%の精度が得られることを示す。これはまだ小さいが、以前報告された量子NLPの結果よりもかなり大きい。

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