論文の概要: Variational Quantum Classifiers for Natural-Language Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02469v1
- Date: Sat, 4 Mar 2023 18:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 19:18:25.417990
- Title: Variational Quantum Classifiers for Natural-Language Text
- Title（参考訳）: 自然言語テキストの変分量子分類器
- Authors: Daniel T. Chang
- Abstract要約: 変分量子テキスト分類器(VQTC)に対する3つの潜在的アプローチについて議論する。
1つ目は、テキストをタスク固有の文重み付けを伴う独立した文のグループとして扱う重み付けされたbag-of-sencesアプローチである。
第2のアプローチは、テキストをコア参照を解決したメンバ文の統合として扱う、コア参照解決アプローチである。
一方,第3のアプローチは,文の順序付けと文の意味の合成における単語の相互作用を考慮したDisCoCircモデルに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8722210937404288
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As part of the recent research effort on quantum natural language processing
(QNLP), variational quantum sentence classifiers (VQSCs) have been implemented
and supported in lambeq / DisCoPy, based on the DisCoCat model of sentence
meaning. We discuss in some detail VQSCs, including category theory, DisCoCat
for modeling sentence as string diagram, and DisCoPy for encoding string
diagram as parameterized quantum circuit. Many NLP tasks, however, require the
handling of text consisting of multiple sentences, which is not supported in
lambeq / DisCoPy. A good example is sentiment classification of customer
feedback or product review. We discuss three potential approaches to
variational quantum text classifiers (VQTCs), in line with VQSCs. The first is
a weighted bag-of-sentences approach which treats text as a group of
independent sentences with task-specific sentence weighting. The second is a
coreference resolution approach which treats text as a consolidation of its
member sentences with coreferences among them resolved. Both approaches are
based on the DisCoCat model and should be implementable in lambeq / DisCoCat.
The third approach, on the other hand, is based on the DisCoCirc model which
considers both ordering of sentences and interaction of words in composing text
meaning from word and sentence meanings. DisCoCirc makes fundamental
modification of DisCoCat since a sentence in DisCoCirc updates meanings of
words, whereas all meanings are static in DisCoCat. It is not clear if
DisCoCirc can be implemented in lambeq / DisCoCat without breaking DisCoCat.
- Abstract（参考訳）: 量子自然言語処理(QNLP)に関する最近の研究の一環として、変分量子文分類器(VQSC)が、文の意味のDisCoCatモデルに基づいてlambeq / DisCoPyで実装されサポートされている。
本稿では,圏論,文を文字列図としてモデル化するDisCoCat,パラメータ化量子回路として文字列図を符号化するDisCoPyなど,VQSCの詳細について論じる。
しかし、多くのNLPタスクは、lambeq / DisCoPyではサポートされていない複数の文からなるテキストの処理を必要とする。
よい例は、顧客のフィードバックの感情分類や製品レビューです。
本稿では,変分量子テキスト分類器(VQTC)に対する3つの潜在的アプローチについて検討する。
1つ目は、テキストをタスク固有の文重み付けを伴う独立した文のグループとして扱う重み付けされたbag-of-sencesアプローチである。
第2のアプローチは、テキストをメンバー文と、それらの間の共参照の統合として扱う共参照解決アプローチである。
どちらのアプローチもDisCoCatモデルに基づいており、lambeq / DisCoCatで実装する必要がある。
一方,第3のアプローチは,文の順序付けと文の意味の合成における単語の相互作用を考慮したDisCoCircモデルに基づいている。
DisCoCircの文は単語の意味を更新するので、DisCoCircはDisCoCatを根本的に変更するが、DisCoCatではすべての意味が静的である。
DisCoCatを壊さずに、DisCoCircがlambeq / DisCoCatで実装できるかどうかは不明だ。
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