論文の概要: Quantum Methods for Managing Ambiguity in Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00040v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 19:10:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.429231
• Title: Quantum Methods for Managing Ambiguity in Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理におけるあいまいさ管理のための量子法
• Authors: Jurek Eisinger, Ward Gauderis, Lin de Huybrecht, Geraint A. Wiggins,
• Abstract要約: カテゴリー構成分布(DisCoCat)フレームワークは、自然言語で意味を持つ。 DisCoCatダイアグラムはテンソルネットワークや量子回路に関連付けられる。 文の意味を表す量子回路上で確率分布を生成する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5437298646956507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Categorical Compositional Distributional (DisCoCat) framework models meaning in natural language using the mathematical framework of quantum theory, expressed as formal diagrams. DisCoCat diagrams can be associated with tensor networks and quantum circuits. DisCoCat diagrams have been connected to density matrices in various contexts in Quantum Natural Language Processing (QNLP). Previous use of density matrices in QNLP entails modelling ambiguous words as probability distributions over more basic words (the word \texttt{queen}, e.g., might mean the reigning queen or the chess piece). In this article, we investigate using probability distributions over processes to account for syntactic ambiguity in sentences. The meanings of these sentences are represented by density matrices. We show how to create probability distributions on quantum circuits that represent the meanings of sentences and explain how this approach generalises tasks from the literature. We conduct an experiment to validate the proposed theory.
• Abstract（参考訳）: カテゴリー構成分布(DisCoCat)フレームワークモデルは、量子論の数学的枠組みを用いて自然言語で意味し、形式図式として表される。 DisCoCatダイアグラムはテンソルネットワークや量子回路に関連付けられる。 DisCoCat図は量子自然言語処理(QNLP)の様々な文脈で密度行列に関連付けられている。 従来のQNLPにおける密度行列の使用は、曖昧な単語を、より基本的な単語の確率分布としてモデル化することを必要とする(例えば、'texttt{queen}, eg' は、支配的な女王またはチェスの駒を意味する)。 本稿では,文の構文的あいまいさを考慮したプロセス上の確率分布について検討する。 これらの文の意味は密度行列によって表される。 文の意味を表す量子回路上での確率分布の生成方法を示し,本手法が文献からタスクを一般化する方法を説明する。 提案された理論を検証する実験を行う。

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