論文の概要: Towards Transparency in Coreference Resolution: A Quantum-Inspired
Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00688v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 16:11:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 13:58:11.470391
- Title: Towards Transparency in Coreference Resolution: A Quantum-Inspired
Approach
- Title（参考訳）: コリファレンスレゾリューションの透明性に向けて:量子インスパイアされたアプローチ
- Authors: Hadi Wazni, Mehrnoosh Sadrzadeh
- Abstract要約: 文と談話単位の構成的側面は、しばしば機械学習アルゴリズムによって見過ごされる。
量子自然言語処理(Quantum Natural Language Processing)と呼ばれる最近のイニシアチブは、空間内のポイントとして単語の意味を学ぶ。
バイナリ分類のための変分量子(VQC)を訓練し、エンドツーエンドの代名詞解決システムを実装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Guided by grammatical structure, words compose to form sentences, and guided
by discourse structure, sentences compose to form dialogues and documents. The
compositional aspect of sentence and discourse units is often overlooked by
machine learning algorithms. A recent initiative called Quantum Natural
Language Processing (QNLP) learns word meanings as points in a Hilbert space
and acts on them via a translation of grammatical structure into Parametrised
Quantum Circuits (PQCs). Previous work extended the QNLP translation to
discourse structure using points in a closure of Hilbert spaces. In this paper,
we evaluate this translation on a Winograd-style pronoun resolution task. We
train a Variational Quantum Classifier (VQC) for binary classification and
implement an end-to-end pronoun resolution system. The simulations executed on
IBMQ software converged with an F1 score of 87.20%. The model outperformed two
out of three classical coreference resolution systems and neared
state-of-the-art SpanBERT. A mixed quantum-classical model yet improved these
results with an F1 score increase of around 6%.
- Abstract（参考訳）: 文法構造で導かれる言葉は文を形成するために構成され、談話構造で導かれる文は対話や文書を形成するために構成される。
文と談話単位の構成的側面は、しばしば機械学習アルゴリズムによって見過ごされる。
量子自然言語処理(QNLP)と呼ばれる最近のイニシアチブは、ヒルベルト空間の点として単語の意味を学び、文法構造をパラメトリッド量子回路(PQC)に変換することによってそれらに作用する。
以前の研究は、ヒルベルト空間の閉包における点を用いて、QNLP変換を談話構造に拡張した。
本稿では,この翻訳をウィノグラード型代名詞分解タスクで評価する。
バイナリ分類のための変分量子分類器(VQC)を訓練し、エンドツーエンドの代名詞分解システムを実装する。
IBMQソフトウェア上で実行されるシミュレーションは、F1スコア87.20%で収束した。
このモデルは3つの古典的コア参照解決システムのうち2つと、最先端のSpanBERTよりも優れていた。
混合量子古典モデルではこれらの結果が改善せず、F1スコアは約6%増加した。
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