論文の概要: Quantum Text Classifier -- A Synchronistic Approach Towards Classical
and Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12783v1
- Date: Mon, 22 May 2023 07:27:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 17:51:03.874417
- Title: Quantum Text Classifier -- A Synchronistic Approach Towards Classical
and Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子テキスト分類器--古典および量子機械学習への同期的アプローチ
- Authors: Dr. Prabhat Santi, Kamakhya Mishra, Sibabrata Mohanty
- Abstract要約: 量子コンピューティングにおける機械学習パイプラインの実行可能性を示すために、方法とアルゴリズムが開発されている。
一般的なQML(Quantum Machine Learning)アルゴリズムとアプリケーションに関する作業が進行中です。
本稿では、機械学習の読者に対して、量子機械学習w.r.tテキスト分類を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although it will be a while before a practical quantum computer is available,
there is no need to hold off. Methods and algorithms are being developed to
demonstrate the feasibility of running machine learning (ML) pipelines in QC
(Quantum Computing). There is a lot of ongoing work on general QML (Quantum
Machine Learning) algorithms and applications. However, a working model or
pipeline for a text classifier using quantum algorithms isn't available. This
paper introduces quantum machine learning w.r.t text classification to readers
of classical machine learning. It begins with a brief description of quantum
computing and basic quantum algorithms, with an emphasis on building text
classification pipelines. A new approach is introduced to implement an
end-to-end text classification framework (Quantum Text Classifier - QTC), where
pre- and post-processing of data is performed on a classical computer, and text
classification is performed using the QML algorithm. This paper also presents
an implementation of the QTC framework and available quantum ML algorithms for
text classification using the IBM Qiskit library and IBM backends.
- Abstract（参考訳）: 実用的な量子コンピュータが利用可能になるにはしばらくかかるだろうが、それを止める必要はない。
QC(Quantum Computing)における機械学習(ML)パイプラインの実行可能性を示す手法とアルゴリズムが開発されている。
一般的なQML(Quantum Machine Learning)アルゴリズムとアプリケーションに関する作業が進行中です。
しかし、量子アルゴリズムを用いたテキスト分類器の動作モデルやパイプラインは利用できない。
本稿では古典的機械学習の読者に量子機械学習w.r.tテキスト分類を導入する。
量子コンピューティングと基本的な量子アルゴリズムの簡単な説明から始まり、テキスト分類パイプラインの構築に重点を置いている。
古典的コンピュータ上でデータの事前処理と後処理を行い、qmlアルゴリズムを用いてテキスト分類を行う、エンドツーエンドテキスト分類フレームワーク(quantum text classificationifier - qtc)を実装するための新しいアプローチが導入された。
本稿では、QTCフレームワークの実装と、IBM QiskitライブラリとIBMバックエンドを用いたテキスト分類のための量子MLアルゴリズムについて述べる。
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