論文の概要: Quantum-inspired Interpretable Deep Learning Architecture for Text Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07891v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 02:32:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:19:12.803269
- Title: Quantum-inspired Interpretable Deep Learning Architecture for Text Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: テキスト知覚分析のための量子インスパイアされた解釈可能なディープラーニングアーキテクチャ
- Authors: Bingyu Li, Da Zhang, Zhiyuan Zhao, Junyu Gao, Yuan Yuan,
- Abstract要約: 本稿では,QM原理と深層学習モデルを組み合わせた量子インスピレーション型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
具体的には、テキスト表現とQM原理の共通点を分析し、量子に着想を得たテキスト表現法を設計する。
また、長寿命メモリ(LSTM)ネットワークと自己認識機構(SAM)に基づく特徴抽出層を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.284684575675048
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text has become the predominant form of communication on social media, embedding a wealth of emotional nuances. Consequently, the extraction of emotional information from text is of paramount importance. Despite previous research making some progress, existing text sentiment analysis models still face challenges in integrating diverse semantic information and lack interpretability. To address these issues, we propose a quantum-inspired deep learning architecture that combines fundamental principles of quantum mechanics (QM principles) with deep learning models for text sentiment analysis. Specifically, we analyze the commonalities between text representation and QM principles to design a quantum-inspired text representation method and further develop a quantum-inspired text embedding layer. Additionally, we design a feature extraction layer based on long short-term memory (LSTM) networks and self-attention mechanisms (SAMs). Finally, we calculate the text density matrix using the quantum complex numbers principle and apply 2D-convolution neural networks (CNNs) for feature condensation and dimensionality reduction. Through a series of visualization, comparative, and ablation experiments, we demonstrate that our model not only shows significant advantages in accuracy and efficiency compared to previous related models but also achieves a certain level of interpretability by integrating QM principles. Our code is available at QISA.
- Abstract（参考訳）: テキストはソーシャルメディア上での主要なコミュニケーション形態となり、多くの感情的なニュアンスを埋め込んだ。
したがって、テキストから感情情報を抽出することが最重要となる。
これまでの研究の進展にもかかわらず、既存のテキスト感情分析モデルは、多様な意味情報の統合と解釈可能性の欠如という課題に直面している。
これらの問題に対処するために、量子力学(QM)の基本原理と、テキスト感情分析のためのディープラーニングモデルを組み合わせた、量子に着想を得たディープラーニングアーキテクチャを提案する。
具体的には、テキスト表現とQM原理の共通性を分析し、量子インスパイアされたテキスト表現法を設計し、さらに量子インスパイアされたテキスト埋め込み層を開発する。
さらに,長寿命メモリ(LSTM)ネットワークと自己認識機構(SAM)に基づく特徴抽出層を設計する。
最後に、量子複素数原理を用いてテキスト密度行列を計算し、2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を特徴凝縮と次元減少に適用する。
一連の可視化,比較,アブレーション実験を通じて,我々のモデルは,従来の関係モデルと比較して精度と効率の面で有意な優位性を示すだけでなく,QM原理を統合することである程度の解釈可能性も達成できることを実証した。
私たちのコードはQISAで利用可能です。
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