論文の概要: Comparative study of the ansätze in quantum language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20744v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 05:49:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:41:36.211037
• Title: Comparative study of the ansätze in quantum language models
• Title（参考訳）: 量子言語モデルにおけるアンセッツェの比較研究
• Authors: Jordi Del Castillo, Dan Zhao, Zongrui Pei,
• Abstract要約: 量子自然言語処理(QNLP)メソッドとフレームワークは、テキストの分類と生成のために存在する。 我々は、これらのアンスに基づく量子自然言語処理モデルの性能を、テキスト分類タスクの異なるレベルで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.109572897953413
• License:
• Abstract: Quantum language models are the alternative to classical language models, which borrow concepts and methods from quantum machine learning and computational linguistics. While several quantum natural language processing (QNLP) methods and frameworks exist for text classification and generation, there is a lack of systematic study to compare the performance across various ans\"atze, in terms of their hyperparameters and classical and quantum methods to implement them. Here, we evaluate the performance of quantum natural language processing models based on these ans\"atze at different levels in text classification tasks. We perform a comparative study and optimize the QNLP models by fine-tuning several critical hyperparameters. Our results demonstrate how the balance between simplification and expressivity affects model performance. This study provides extensive data to improve our understanding of QNLP models and opens the possibility of developing better QNLP algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子言語モデルは古典的な言語モデルに代わるものであり、量子機械学習や計算言語学から概念や方法を借りている。 テキストの分類と生成にはいくつかの量子自然言語処理(QNLP)手法とフレームワークが存在するが、それらのハイパーパラメータとそれを実装する古典的および量子的手法の観点から、様々な ans\atze のパフォーマンスを比較するための体系的な研究は存在しない。 そこで本研究では,これらのアンスに基づく量子自然言語処理モデルの性能を,テキスト分類タスクの異なるレベルで評価する。 我々は、いくつかの臨界ハイパーパラメータを微調整することで、比較研究を行い、QNLPモデルを最適化する。 本結果は,単純化と表現率のバランスがモデル性能に与える影響を実証する。 本研究は,QNLPモデルの理解を深めるために広範囲なデータを提供し,より良いQNLPアルゴリズムを開発する可能性を開く。

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