論文の概要: Quantum Graph Transformer for NLP Sentiment Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07937v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 16:55:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:11.067863
• Title: Quantum Graph Transformer for NLP Sentiment Classification
• Title（参考訳）: NLP感度分類のための量子グラフ変換器
• Authors: Shamminuj Aktar, Andreas Bärtschi, Abdel-Hameed A. Badawy, Stephan Eidenbenz,
• Abstract要約: 本稿では,量子自己保持機構を統合したハイブリッドグラフアーキテクチャであるQuantum Graph Transformer (QGT)を提案する。 QGTは、既存の量子自然言語処理(QNLP)モデルよりも高い精度または同等の精度を達成する。 これらの結果は、グラフベースのQNLP技術が、効率的でスケーラブルな言語理解を促進する可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning is a promising direction for building more efficient and expressive models, particularly in domains where understanding complex, structured data is critical. We present the Quantum Graph Transformer (QGT), a hybrid graph-based architecture that integrates a quantum self-attention mechanism into the message-passing framework for structured language modeling. The attention mechanism is implemented using parameterized quantum circuits (PQCs), which enable the model to capture rich contextual relationships while significantly reducing the number of trainable parameters compared to classical attention mechanisms. We evaluate QGT on five sentiment classification benchmarks. Experimental results show that QGT consistently achieves higher or comparable accuracy than existing quantum natural language processing (QNLP) models, including both attention-based and non-attention-based approaches. When compared with an equivalent classical graph transformer, QGT yields an average accuracy improvement of 5.42% on real-world datasets and 4.76% on synthetic datasets. Additionally, QGT demonstrates improved sample efficiency, requiring nearly 50% fewer labeled samples to reach comparable performance on the Yelp dataset. These results highlight the potential of graph-based QNLP techniques for advancing efficient and scalable language understanding.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、特に複雑で構造化されたデータを理解することが重要である領域において、より効率的で表現力のあるモデルを構築するための有望な方向である。 本稿では、構造化言語モデリングのためのメッセージパスフレームワークに量子自己保持機構を統合するハイブリッドグラフベースのアーキテクチャであるQuantum Graph Transformer(QGT)を提案する。 このアテンション機構はパラメータ化量子回路(PQC)を用いて実装されており、従来のアテンション機構と比較してトレーニング可能なパラメータの数を著しく減らしながら、リッチなコンテキスト関係をキャプチャすることができる。 5つの感情分類ベンチマークでQGTを評価する。 実験の結果、QGTは既存の量子自然言語処理(QNLP)モデルよりも、注意に基づくアプローチと非注意に基づくアプローチの両方を含む、常に高い精度または同等の精度を達成することが示された。 等価な古典グラフ変換器と比較すると、QGTは実世界のデータセットでは5.42%、合成データセットでは4.76%の平均精度が向上する。 さらに、QGTはサンプル効率の改善を示し、Yelpデータセットで同等のパフォーマンスに到達するには、ラベル付きサンプルを50%近く削減する必要がある。 これらの結果は、グラフベースのQNLP技術が、効率的でスケーラブルな言語理解を促進する可能性を強調している。

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