論文の概要: Quantum Natural Language Processing: A Comprehensive Review of Models, Methods, and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09909v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 06:09:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:55:14.475597
• Title: Quantum Natural Language Processing: A Comprehensive Review of Models, Methods, and Applications
• Title（参考訳）: 量子自然言語処理:モデル、手法、応用の総合的なレビュー
• Authors: Farha Nausheen, Khandakar Ahmed, M Imad Khan,
• Abstract要約: 量子コンピューティングの原理、アーキテクチャ、計算アプローチに基づいてQNLPモデルを分類することを提案する。 本稿では,この領域の最先端をマッピングすることで,量子が言語にどのように適合するかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34284444670464664
• License:
• Abstract: In recent developments, deep learning methodologies applied to Natural Language Processing (NLP) have revealed a paradox: They improve performance but demand considerable data and resources for their training. Alternatively, quantum computing exploits the principles of quantum mechanics to overcome the computational limitations of current methodologies, thereby establishing an emerging field known as quantum natural language processing (QNLP). This domain holds the potential to attain a quantum advantage in the processing of linguistic structures, surpassing classical models in both efficiency and accuracy. In this paper, it is proposed to categorise QNLP models based on quantum computing principles, architecture, and computational approaches. This paper attempts to provide a survey on how quantum meets language by mapping state-of-the-art in this area, embracing quantum encoding techniques for classical data, QNLP models for prevalent NLP tasks, and quantum optimisation techniques for hyper parameter tuning. The landscape of quantum computing approaches applied to various NLP tasks is summarised by showcasing the specific QNLP methods used, and the popularity of these methods is indicated by their count. From the findings, it is observed that QNLP approaches are still limited to small data sets, with only a few models explored extensively, and there is increasing interest in the application of quantum computing to natural language processing tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理 (NLP) に応用されたディープラーニング手法は,性能が向上する一方で,トレーニングに十分なデータやリソースを必要とするというパラドックスを呈している。 あるいは、量子コンピューティングは量子力学の原理を利用して現在の方法論の計算限界を克服し、量子自然言語処理(QNLP)として知られる新しい分野を確立する。 この領域は、言語構造の処理において量子的優位性を得る可能性を持ち、効率と精度の両方で古典的なモデルを上回る。 本稿では,量子コンピューティングの原理,アーキテクチャ,計算手法に基づくQNLPモデルの分類を提案する。 本稿では,古典的データに対する量子符号化技術,NLPタスクに対するQNLPモデル,ハイパーパラメータチューニングのための量子最適化技術の導入など,この分野における現状をマッピングすることによって,量子が言語にどのように適合するかを調査する。 様々なNLPタスクに適用される量子コンピューティング手法の展望は、使用する特定のQNLP手法を示すことで要約され、これらの手法の人気は、その数によって示される。 これらの結果から、QNLPアプローチは依然として小さなデータセットに限られており、広範囲に探索されたモデルはほとんどなく、自然言語処理タスクへの量子コンピューティングの適用への関心が高まっている。

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