論文の概要: Enabling Quantum Natural Language Processing for Hindi Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01221v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 20:19:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:29:06.954179
• Title: Enabling Quantum Natural Language Processing for Hindi Language
• Title（参考訳）: ヒンディー語における量子自然言語処理の実現
• Authors: Naman Srivastava, Gaurang Belekar, Sunil Saumya, Aswath Babu H
• Abstract要約: 我々は,南アジアで3番目に話されている言語であるHINDIに対するQNLPアプローチの実現を提案する。 本稿では,ヒンディー語文上でQNLPを実行するのに必要なパラメータ化量子回路を構築する過程について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Natural Language Processing (QNLP) is taking huge leaps in solving the shortcomings of classical Natural Language Processing (NLP) techniques and moving towards a more "Explainable" NLP system. The current literature around QNLP focuses primarily on implementing QNLP techniques in sentences in the English language. In this paper, we propose to enable the QNLP approach to HINDI, which is the third most spoken language in South Asia. We present the process of building the parameterized quantum circuits required to undertake QNLP on Hindi sentences. We use the pregroup representation of Hindi and the DisCoCat framework to draw sentence diagrams. Later, we translate these diagrams to Parameterised Quantum Circuits based on Instantaneous Quantum Polynomial (IQP) style ansatz. Using these parameterized quantum circuits allows one to train grammar and topic-aware sentence classifiers for the Hindi Language.
• Abstract（参考訳）: 量子自然言語処理(QNLP)は、古典的自然言語処理(NLP)技術の欠点を解決し、より"説明可能な"NLPシステムへの移行において大きな飛躍を遂げている。 QNLPに関する現在の文献は、主に英語の文でQNLP技術を実装することに焦点を当てている。 本稿では,東南アジアで第3位の言語であるHINDIに対するQNLPアプローチの実現を提案する。 本稿では,ヒンズー語文のqnlp処理に必要なパラメータ化量子回路の構築過程について述べる。 我々はHindiとDisCoCatフレームワークの事前グループ表現を用いて文図を描画する。 その後、これらの図を即時量子多項式(IQP)スタイルのアンサッツに基づくパラメータ化量子回路に変換する。 これらのパラメータ化量子回路を使うことで、ヒンディー語のための文法と話題対応文分類器を訓練することができる。

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