論文の概要: Quantum-Enhanced Attention Mechanism in NLP: A Hybrid Classical-Quantum Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15630v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 18:29:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:31.740036
• Title: Quantum-Enhanced Attention Mechanism in NLP: A Hybrid Classical-Quantum Approach
• Title（参考訳）: NLPにおける量子増強アテンション機構--ハイブリッド古典量子アプローチ
• Authors: S. M. Yousuf Iqbal Tomal, Abdullah Al Shafin, Debojit Bhattacharjee, MD. Khairul Amin, Rafiad Sadat Shahir,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのモデルは、テキスト分類や機械翻訳といった自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な成果を上げている。 本研究は,これらの制約に対処するために,量子強調アテンション機構を統合したハイブリッド量子古典変換器モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Transformer-based models have achieved remarkable results in natural language processing (NLP) tasks such as text classification and machine translation. However, their computational complexity and resource demands pose challenges for scalability and accessibility. This research proposes a hybrid quantum-classical transformer model that integrates a quantum-enhanced attention mechanism to address these limitations. By leveraging quantum kernel similarity and variational quantum circuits (VQC), the model captures intricate token dependencies while improving computational efficiency. Experimental results on the IMDb dataset demonstrate that the quantum-enhanced model outperforms the classical baseline across all key metrics, achieving a 1.5% improvement in accuracy (65.5% vs. 64%), precision, recall, and F1 score. Statistical significance tests validate these improvements, highlighting the robustness of the quantum approach. These findings illustrate the transformative potential of quantum-enhanced attention mechanisms in optimizing NLP architectures for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは、テキスト分類や機械翻訳といった自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な成果を上げている。 しかし、その計算複雑性とリソース要求は、スケーラビリティとアクセシビリティの課題を引き起こします。 本研究は,これらの制約に対処するために,量子強調アテンション機構を統合したハイブリッド量子古典変換器モデルを提案する。 量子カーネルの類似性と変分量子回路(VQC)を利用することで、複雑なトークン依存を捕捉し、計算効率を向上させる。 IMDbデータセットの実験結果は、量子化モデルが全ての主要な指標で古典的基準よりも優れており、精度が1.5%向上(65.5%対64%)、精度、リコール、F1スコアを達成していることを示している。 統計的に重要なテストはこれらの改善を検証し、量子アプローチの堅牢性を強調している。 これらの知見は,NLPアーキテクチャを現実の応用に最適化する際の量子的注意機構の変容の可能性を示している。

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