論文の概要: A Few Shot Learning Scheme for Quantum Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01832v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 16:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:45:01.793715
• Title: A Few Shot Learning Scheme for Quantum Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 量子自然言語処理のためのショット学習方式
• Authors: Juan P. Rubio-Perez,
• Abstract要約: 我々は,量子自然言語処理のためのFew Shot Learningを実装するフレームワークを開発した。 このフレームワークは、各呼び出しから量子システムへの有用な処理を抽出する際の、その振る舞いとその能力を調べるためにテストに置かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of Quantum Computation is plagued by issues that limit the implementation and development of quantum systems and quantum algorithms. Issues which force the development of Hybrid Quantum-Classical algorithms, such as the quantum DisCoCat implementation for Natural Language Processing. These require a high processing cost and are susceptible to errors due to Out of Vocabulary words. In this work, we develop a framework to implement Few Shot Learning for Quantum Natural Language Processing, by modifying the encoding ans\"atze and dividing it into two parts, the first one leveraging the vast corpus of classical training already available, and the second variationally training on the task. This framework is then put to the test to explore its behaviour and its power in extracting as much useful work from each call to a quantum system as possible.
• Abstract（参考訳）: 量子計算の分野は、量子システムと量子アルゴリズムの実装と開発を制限する問題に悩まされている。 自然言語処理のための量子DisCoCat実装のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムの開発を強要する問題。 これらは高い処理コストを必要とし、語彙のアウトによるエラーの影響を受けやすい。 本研究では、量子自然言語処理のためのFew Shot Learningを実装するためのフレームワークを開発し、アンス・アッツを符号化し、それを2つの部分に分割する。 このフレームワークは、各呼び出しから可能な限り量子システムへの有用な作業を取り出す際に、その振る舞いとその能力を調べるためにテストに投入される。

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