論文の概要: Quantum Natural Language Processing based Sentiment Analysis using lambeq Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19383v1
• Date: Tue, 30 May 2023 19:54:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 19:46:38.263989
• Title: Quantum Natural Language Processing based Sentiment Analysis using lambeq Toolkit
• Title（参考訳）: ラムベックツールキットを用いた量子自然言語処理に基づく感性分析
• Authors: Srinjoy Ganguly, Sai Nandan Morapakula, Luis Miguel Pozo Coronado
• Abstract要約: 量子自然言語処理(Quantum Natural Language Processing, QNLP)は、NLPタスクに量子的優位性を提供する可能性のある、若く徐々に発展してきた技術である。 感情分析にQNLPを最初に応用し、3種類のシミュレーションで完全テストセット精度を実現し、ノイズの多い量子デバイス上で実行された実験に対して適切な精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment classification is one the best use case of classical natural language processing (NLP) where we can witness its power in various daily life domains such as banking, business and marketing industry. We already know how classical AI and machine learning can change and improve technology. Quantum natural language processing (QNLP) is a young and gradually emerging technology which has the potential to provide quantum advantage for NLP tasks. In this paper we show the first application of QNLP for sentiment analysis and achieve perfect test set accuracy for three different kinds of simulations and a decent accuracy for experiments ran on a noisy quantum device. We utilize the lambeq QNLP toolkit and $t|ket>$ by Cambridge Quantum (Quantinuum) to bring out the results.
• Abstract（参考訳）: 感性分類は古典自然言語処理(NLP)の最良のユースケースであり、銀行、ビジネス、マーケティング産業など、様々な日常生活領域でその力を見ることができる。 私たちは、古典的なAIと機械学習がどのように技術を変えて改善できるかをすでに知っています。 量子自然言語処理(Quantum Natural Language Processing, QNLP)は、NLPタスクに量子的優位性を提供する可能性のある、若く徐々に発展してきた技術である。 本稿では,qnlpを感情分析に初めて応用し,3種類のシミュレーションにおける完璧なテストセット精度と,雑音の大きい量子デバイス上で行った実験の精度を明らかにした。 我々は、Cambridge Quantum(Quantinuum)によるlambeq QNLPツールキットと$t|ket>$を使って結果を得る。

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