論文の概要: Quantum Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19758v2
• Date: Fri, 26 Apr 2024 18:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:05:49.169785
• Title: Quantum Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 量子自然言語処理
• Authors: Dominic Widdows, Willie Aboumrad, Dohun Kim, Sayonee Ray, Jonathan Mei,
• Abstract要約: 言語処理は、人工知能の現在の発展の中心にある。 本稿は,NLP関連技術が量子言語処理にどのように使われているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03495246564946555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language processing is at the heart of current developments in artificial intelligence, and quantum computers are becoming available at the same time. This has led to great interest in quantum natural language processing, and several early proposals and experiments. This paper surveys the state of this area, showing how NLP-related techniques have been used in quantum language processing. We examine the art of word embeddings and sequential models, proposing some avenues for future investigation and discussing the tradeoffs present in these directions. We also highlight some recent methods to compute attention in transformer models, and perform grammatical parsing. We also introduce a new quantum design for the basic task of text encoding (representing a string of characters in memory), which has not been addressed in detail before. Quantum theory has contributed toward quantifying uncertainty and explaining "What is intelligence?" In this context, we argue that "hallucinations" in modern artificial intelligence systems are a misunderstanding of the way facts are conceptualized: language can express many plausible hypotheses, of which only a few become actual.
• Abstract（参考訳）: 言語処理は、人工知能の現在の発展の中心であり、量子コンピュータは同時に利用できるようになった。 これは量子自然言語処理に大きな関心を惹き付け、いくつかの初期の提案と実験を行った。 本稿は,NLP関連技術が量子言語処理にどのように使われているかを示す。 本稿では,単語埋め込みと逐次モデルについて検討し,今後の研究への道筋と,これらの方向におけるトレードオフについて議論する。 また,変圧器モデルにおける注目度を計算し,文法解析を行う手法についても紹介する。 また,テキストエンコーディングの基本タスク(メモリ上の文字列を表現)のための新しい量子設計も導入した。 量子理論は不確実性を定量化し、「インテリジェンスとは何か?」を説明することに寄与している。 この文脈では、現代の人工知能システムにおける「幻覚」は、事実が概念化される方法の誤解であると主張する。

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