Fugu-MT 論文翻訳(概要): Traitement quantique des langues : {é}tat de l'art

論文の概要: Traitement quantique des langues : {é}tat de l'art

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15370v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 08:05:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 07:21:03.975333
Title: Traitement quantique des langues : {é}tat de l'art
Title（参考訳）: ラングの時間的量論 : ルアールの法則
Authors: Sabrina Campano, Tahar Nabil, Meryl Bothua,
Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)のための量子コンピューティング研究について概説する。彼らの目標は、現在のモデルの性能を改善し、いくつかの言語現象をより良く表現することである。シンボリックダイアグラムアプローチやハイブリッドニューラルネットワークなど、いくつかのアプローチファミリが紹介されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article presents a review of quantum computing research works for Natural Language Processing (NLP). Their goal is to improve the performance of current models, and to provide a better representation of several linguistic phenomena, such as ambiguity and long range dependencies. Several families of approaches are presented, including symbolic diagrammatic approaches, and hybrid neural networks. These works show that experimental studies are already feasible, and open research perspectives on the conception of new models and their evaluation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)に関する量子コンピューティング研究について概説する。彼らの目標は、現在のモデルの性能を改善し、あいまいさや長距離依存といったいくつかの言語現象をより良く表現することである。シンボリックダイアグラムアプローチやハイブリッドニューラルネットワークなど、いくつかのアプローチファミリが紹介されている。これらの研究は、実験的な研究が既に実現可能であり、新しいモデルの概念とその評価に関するオープンな研究視点を示している。

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