論文の概要: Adapting Pre-trained Language Models for Quantum Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13812v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 14:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 15:30:33.118404
• Title: Adapting Pre-trained Language Models for Quantum Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 量子自然言語処理のための事前学習言語モデルの適用
• Authors: Qiuchi Li, Benyou Wang, Yudong Zhu, Christina Lioma and Qun Liu
• Abstract要約: 事前学習された表現は、エンドツーエンドの量子モデルの容量を50%から60%増加させることができることを示す。 量子シミュレーション実験では、事前訓練された表現は、エンドツーエンドの量子モデルの容量を50%から60%増加させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.86835690434712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emerging classical-quantum transfer learning paradigm has brought a decent performance to quantum computational models in many tasks, such as computer vision, by enabling a combination of quantum models and classical pre-trained neural networks. However, using quantum computing with pre-trained models has yet to be explored in natural language processing (NLP). Due to the high linearity constraints of the underlying quantum computing infrastructures, existing Quantum NLP models are limited in performance on real tasks. We fill this gap by pre-training a sentence state with complex-valued BERT-like architecture, and adapting it to the classical-quantum transfer learning scheme for sentence classification. On quantum simulation experiments, the pre-trained representation can bring 50\% to 60\% increases to the capacity of end-to-end quantum models.
• Abstract（参考訳）: 古典量子移動学習パラダイムは、量子モデルと古典的事前学習ニューラルネットワークを組み合わせることで、コンピュータビジョンのような多くのタスクにおける量子計算モデルに十分なパフォーマンスをもたらした。 しかし、事前訓練されたモデルを用いた量子コンピューティングは、自然言語処理(NLP)では研究されていない。 基礎となる量子コンピューティング基盤の高線形性制約のため、既存の量子nlpモデルは実際のタスクでの性能に制限がある。 このギャップを補うために、複雑な値のBERTのようなアーキテクチャで文状態の事前学習を行い、古典的量子変換学習方式に適応する。 量子シミュレーション実験では、事前学習された表現は、エンドツーエンドの量子モデルのキャパシティに50%から60%の増加をもたらす。

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