Fugu-MT 論文翻訳(概要): Applying QNLP to sentiment analysis in finance

論文の概要: Applying QNLP to sentiment analysis in finance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11788v1
Date: Thu, 20 Jul 2023 18:30:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-25 19:47:35.403171
Title: Applying QNLP to sentiment analysis in finance
Title（参考訳）: 財務における感情分析へのQNLPの適用
Authors: Jonas Stein, Ivo Christ, Nicolas Kraus, Maximilian Balthasar Mansky, Robert M\"uller, Claudia Linnhof-Popien
Abstract要約: 金融における感情分析問題に対する2つの中心的アプローチであるDisCoCatとQuantum-Enhanced Long Short-Term Memory(QLSTM)の実用性について検討する。 QLSTMはDisCoCatよりも大幅に高速にトレーニングでき、また利用可能なソフトウェア実装の古典的な結果に近い結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As an application domain where the slightest qualitative improvements can yield immense value, finance is a promising candidate for early quantum advantage. Focusing on the rapidly advancing field of Quantum Natural Language Processing (QNLP), we explore the practical applicability of the two central approaches DisCoCat and Quantum-Enhanced Long Short-Term Memory (QLSTM) to the problem of sentiment analysis in finance. Utilizing a novel ChatGPT-based data generation approach, we conduct a case study with more than 1000 realistic sentences and find that QLSTMs can be trained substantially faster than DisCoCat while also achieving close to classical results for their available software implementations.
Abstract（参考訳）: わずかな質的な改善が大きな価値をもたらすアプリケーション領域として、金融は早期の量子優位の候補となる。量子自然言語処理(QNLP)の急速に進歩する分野に着目し、金融における感情分析の問題に対する2つの中心的アプローチであるDisCoCatとQuantum-Enhanced Long Short-Term Memory(QLSTM)の実用性について検討する。新たなChatGPTベースのデータ生成手法を用いることで、1000以上の現実的な文でケーススタディを行い、QLSTMはDisCoCatよりも大幅に高速にトレーニングでき、また、利用可能なソフトウェア実装の古典的な結果に近い結果が得られることを発見した。

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