論文の概要: QCSE: A Pretrained Quantum Context-Sensitive Word Embedding for Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05729v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 14:25:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.673845
• Title: QCSE: A Pretrained Quantum Context-Sensitive Word Embedding for Natural Language Processing
• Title（参考訳）: QCSE: 自然言語処理のための事前訓練された量子コンテキスト感型単語埋め込み
• Authors: Charles M. Varmantchaonala, Niclas GÖtting, Nils-Erik SchÜtte, Jean Louis E. K. Fendji, Christopher Gies,
• Abstract要約: 本稿では、文脈感性単語の埋め込みをキャプチャするQCSEと呼ばれる、事前訓練された量子文脈感性埋め込みモデルを提案する。 このモデルは、量子ネイティブな文脈学習を導入し、言語タスクに量子コンピュータを活用できるようにする。 5つの異なる手法が, 指数減衰, 正弦波変調, 位相シフト, ハッシュベースの変換などの手法を取り入れ, 文脈行列の計算のために提案され, 試験された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Natural Language Processing (QNLP) offers a novel approach to encoding and understanding the complexity of natural languages through the power of quantum computation. This paper presents a pretrained quantum context-sensitive embedding model, called QCSE, that captures context-sensitive word embeddings, leveraging the unique properties of quantum systems to learn contextual relationships in languages. The model introduces quantum-native context learning, enabling the utilization of quantum computers for linguistic tasks. Central to the proposed approach are innovative context matrix computation methods, designed to create unique, representations of words based on their surrounding linguistic context. Five distinct methods are proposed and tested for computing the context matrices, incorporating techniques such as exponential decay, sinusoidal modulation, phase shifts, and hash-based transformations. These methods ensure that the quantum embeddings retain context sensitivity, thereby making them suitable for downstream language tasks where the expressibility and properties of quantum systems are valuable resources. To evaluate the effectiveness of the model and the associated context matrix methods, evaluations are conducted on both a Fulani corpus, a low-resource African language, dataset of small size and an English corpus of slightly larger size. The results demonstrate that QCSE not only captures context sensitivity but also leverages the expressibility of quantum systems for representing rich, context-aware language information. The use of Fulani further highlights the potential of QNLP to mitigate the problem of lack of data for this category of languages. This work underscores the power of quantum computation in natural language processing (NLP) and opens new avenues for applying QNLP to real-world linguistic challenges across various tasks and domains.
• Abstract（参考訳）: 量子自然言語処理(QNLP)は、量子計算の力によって自然言語の複雑さを符号化し理解するための新しいアプローチを提供する。 本稿では,言語における文脈関係を学習するために,量子システムのユニークな特性を活用し,文脈感性単語の埋め込みをキャプチャする,QCSEと呼ばれる事前訓練された量子文脈感性埋め込みモデルを提案する。 このモデルは、量子ネイティブな文脈学習を導入し、言語タスクに量子コンピュータを活用できるようにする。 提案手法の中心は、その周辺言語的文脈に基づいて単語のユニークな表現を作成するために設計された、革新的文脈行列計算手法である。 5つの異なる手法が, 指数減衰, 正弦波変調, 位相シフト, ハッシュベースの変換などの手法を取り入れ, 文脈行列の計算のために提案され, 試験された。 これらの方法により、量子埋め込みは文脈感度を保ち、量子システムの表現性と性質が貴重な資源である下流言語タスクに適合する。 モデルと関連する文脈行列法の有効性を評価するため,フラーニコーパス,低資源アフリカ語,小サイズのデータセット,わずかに大きい英語コーパスの2つの評価を行った。 以上の結果から,QCSEは文脈感度を捉えるだけでなく,量子システムの表現可能性を活用して,リッチで文脈対応の言語情報を表現することが示唆された。 Fulaniの使用は、このカテゴリの言語のデータの欠如を緩和するQNLPの可能性をさらに強調している。 この研究は、自然言語処理(NLP)における量子計算のパワーを強調し、様々なタスクや領域にわたる実世界の言語問題にQNLPを適用するための新たな道を開く。

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