論文の概要: Multimodal Quantum Natural Language Processing: A Novel Framework for using Quantum Methods to Analyse Real Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05023v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 19:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:18.762568
• Title: Multimodal Quantum Natural Language Processing: A Novel Framework for using Quantum Methods to Analyse Real Data
• Title（参考訳）: マルチモーダル量子自然言語処理:実データ解析に量子法を用いる新しいフレームワーク
• Authors: Hala Hawashin,
• Abstract要約: この論文は、量子計算法が言語の合成モデリングをどのように強化するかを考察する。 具体的には、マルチモーダル量子自然言語処理 (MQNLP) を Lambeq ツールキットを用いて進める。 結果は、構文ベースのモデル、特にDisCoCatやTreeReaderが文法構造を効果的に捉えるのに優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Despite significant advances in quantum computing across various domains, research on applying quantum approaches to language compositionality - such as modeling linguistic structures and interactions - remains limited. This gap extends to the integration of quantum language data with real-world data from sources like images, video, and audio. This thesis explores how quantum computational methods can enhance the compositional modeling of language through multimodal data integration. Specifically, it advances Multimodal Quantum Natural Language Processing (MQNLP) by applying the Lambeq toolkit to conduct a comparative analysis of four compositional models and evaluate their influence on image-text classification tasks. Results indicate that syntax-based models, particularly DisCoCat and TreeReader, excel in effectively capturing grammatical structures, while bag-of-words and sequential models struggle due to limited syntactic awareness. These findings underscore the potential of quantum methods to enhance language modeling and drive breakthroughs as quantum technology evolves.
• Abstract（参考訳）: 様々な領域にわたる量子コンピューティングの大幅な進歩にもかかわらず、言語構造や相互作用のモデリングなど、言語構成性への量子アプローチの適用に関する研究は限定的である。 このギャップは、画像、ビデオ、オーディオなどのソースからの実際のデータと量子言語データの統合にまで広がります。 この論文は、マルチモーダルデータ統合を通じて、量子計算手法が言語の構成モデリングをどのように強化するかを考察する。 具体的には、4つの構成モデルの比較分析を行い、画像テキスト分類タスクへの影響を評価するためにLambeqツールキットを適用することで、MQNLP(Multimodal Quantum Natural Language Processing)を進化させる。 結果は、構文ベースのモデル、特にDisCoCatやTreeReaderが文法構造を効果的に捉えているのに対して、backer-of-wordやシーケンシャルモデルは、構文的認識が限られているために苦労していることを示している。 これらの発見は、量子技術の進化に伴って言語モデリングを強化し、ブレークスルーを促進する量子手法の可能性を強調している。

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