論文の概要: Efficient Generation of Parameterised Quantum Circuits from Large Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13208v1
• Date: Mon, 19 May 2025 14:57:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.675792
• Title: Efficient Generation of Parameterised Quantum Circuits from Large Texts
• Title（参考訳）: 大規模テキストからのパラメータ化量子回路の効率的な生成
• Authors: Colin Krawchuk, Nikhil Khatri, Neil John Ortega, Dimitri Kartsaklis,
• Abstract要約: DisCoCircは、文書全体をパラメータ化された量子回路(PQC)として直接符号化することができる 本稿では,前グループ図のツリー様表現を用いて,大規模テキストを量子回路に変換する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3298092151372303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum approaches to natural language processing (NLP) are redefining how linguistic information is represented and processed. While traditional hybrid quantum-classical models rely heavily on classical neural networks, recent advancements propose a novel framework, DisCoCirc, capable of directly encoding entire documents as parameterised quantum circuits (PQCs), besides enjoying some additional interpretability and compositionality benefits. Following these ideas, this paper introduces an efficient methodology for converting large-scale texts into quantum circuits using tree-like representations of pregroup diagrams. Exploiting the compositional parallels between language and quantum mechanics, grounded in symmetric monoidal categories, our approach enables faithful and efficient encoding of syntactic and discourse relationships in long and complex texts (up to 6410 words in our experiments) to quantum circuits. The developed system is provided to the community as part of the augmented open-source quantum NLP package lambeq Gen II.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)への量子的アプローチは、言語情報の表現と処理方法を再定義している。 従来のハイブリッド量子古典モデルは古典的ニューラルネットワークに大きく依存しているが、最近の進歩は、新しいフレームワークであるDisCoCircを提案している。 そこで本研究では,大規模テキストを前グループ図のツリー様表現を用いて量子回路に変換する手法を提案する。 対称なモノイダル圏を基盤とした言語と量子力学のコンポジションパラレルを探索することにより、長文および複素文(実験では6410語まで)の合成と談話の関係を忠実かつ効率的に量子回路に符号化することが可能となる。 開発システムは、拡張オープンソースの量子NLPパッケージlambeq Gen IIの一部としてコミュニティに提供される。

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