Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-Enhanced Attention Mechanism in NLP: A Hybrid Classical-Quantum Approach

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15630v2
Date: Fri, 27 Jun 2025 14:09:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-30 15:06:57.54832
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: 本稿では,量子化されたアテンション機構を標準の古典的アーキテクチャに組み込んだ,古典量子変換器のハイブリッドモデルを提案する。様々なNLPベンチマークにおいて,このアプローチの有効性を実証し,効率と表現能力の両面で改善したことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advances in quantum computing have opened new pathways for enhancing deep learning architectures, particularly in domains characterized by high-dimensional and context-rich data such as natural language processing (NLP). In this work, we present a hybrid classical-quantum Transformer model that integrates a quantum-enhanced attention mechanism into the standard classical architecture. By embedding token representations into a quantum Hilbert space via parameterized variational circuits and exploiting entanglement-aware kernel similarities, the model captures complex semantic relationships beyond the reach of conventional dot-product attention. We demonstrate the effectiveness of this approach across diverse NLP benchmarks, showing improvements in both efficiency and representational capacity. The results section reveal that the quantum attention layer yields globally coherent attention maps and more separable latent features, while requiring comparatively fewer parameters than classical counterparts. These findings highlight the potential of quantum-classical hybrid models to serve as a powerful and resource-efficient alternative to existing attention mechanisms in NLP.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、特に自然言語処理(NLP)のような高次元で文脈に富んだデータによって特徴づけられる領域において、ディープラーニングアーキテクチャを強化する新しい経路を開拓している。本研究では,量子化アテンション機構を標準古典アーキテクチャに組み込んだ,古典量子変換器のハイブリッドモデルを提案する。トークン表現をパラメータ化された変分回路を介して量子ヒルベルト空間に埋め込み、絡み合いを意識したカーネルの類似性を利用することにより、このモデルは従来のドット積の注意の範囲を超えた複雑な意味的関係を捉える。様々なNLPベンチマークにおいて,このアプローチの有効性を実証し,効率と表現能力の両面で改善したことを示す。結果のセクションでは、量子アテンション層がグローバルにコヒーレントなアテンションマップとより分離可能なラテント特徴をもたらし、古典的なアテンションよりも比較的少ないパラメータを必要とすることが明らかとなった。これらの知見は、NLPの既存の注意機構に代わる強力で資源効率の良い代替品として機能する量子古典ハイブリッドモデルの可能性を浮き彫りにしている。

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