Квантовая обработка естественного языка
Квантовая обработка естественного языка (QNLP) — это применение квантовых вычислений к обработке естественного языка (NLP). Он вычисляет вложения слов в виде параметризованных квантовых схем , которые могут решать задачи НЛП быстрее, чем любой классический компьютер. [1] [2] Он основан на категориальной квантовой механике и платформе DisCoCat и использует струнные диаграммы для перевода грамматической структуры в квантовые процессы. [3] [4]
Теория [ править ]
Первый квантовый алгоритм обработки естественного языка использовал платформу DisCoCat и алгоритм Гровера, чтобы продемонстрировать квадратичное квантовое ускорение текста для задачи классификации . [1] Позже было показано, что обработка квантового языка является BQP-Complete , [2] т.е. модели квантового языка более выразительны, чем их классические аналоги, если только квантовую механику нельзя эффективно моделировать с помощью классических компьютеров.
Эти два теоретических результата предполагают отказоустойчивые квантовые вычисления и QRAM , то есть эффективный способ загрузки классических данных в квантовый компьютер. Таким образом, они неприменимы к шумным квантовым компьютерам промежуточного масштаба (NISQ), доступным сегодня.
Эксперименты [ править ]
Алгоритм Цзэна и Куке [1] был адаптирован к ограничениям компьютеров NISQ и реализован на квантовых компьютерах IBM для решения задач двоичной классификации. [5] [6] Вместо загрузки классических векторов слов в квантовую память , векторы слов вычисляются непосредственно как параметры квантовых схем . Эти параметры оптимизируются с использованием методов квантового машинного обучения для решения задач, основанных на данных, таких как ответы на вопросы , [5] машинный перевод [7] и даже алгоритмическое музыкальное сочинение . [8]
См. также [ править ]
- Категорическая квантовая механика
- Обработка естественного языка
- Квантовое машинное обучение
- Прикладная теория категорий
- Струнная диаграмма
Ссылки [ править ]
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б с Цзэн, Уильям; Кук, Боб (2 августа 2016 г.). «Квантовые алгоритмы композиционной обработки естественного языка». Электронные труды по теоретической информатике . 221 : 67–75. arXiv : 1608.01406 . дои : 10.4204/EPTCS.221.8 . ISSN 2075-2180 . S2CID 14897915 .
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Вибе, Натан; Бочаров, Алекс; Смоленский, Павел; Тройер, Матиас; Своре, Криста М. (13 февраля 2019 г.). «Квантовая языковая обработка». arXiv : 1902.05162 [ квант-ph ].
- ^ Кук, Боб; де Феличе, Джованни; Мейханецидис, Константинос; Тоуми, Алексис (07.12.2020). «Основы краткосрочной квантовой обработки естественного языка». arXiv : 2012.03755 [ квант-ph ].
- ^ Гангули, Сринджой; Морапакула, Сай Нандан; Бертель, Луис Херардо Айала, «Введение в квантовую обработку естественного языка (QNLP)» , Coded Leadership , CRC Press, стр. 1–23 , получено 11 ноября 2022 г.
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Мейханецидис, Константинос; Тоуми, Алексис; де Феличе, Джованни; Куке, Боб (2023). «Классификация предложений с учетом грамматики на квантовых компьютерах». Квантовый машинный интеллект . 5 . arXiv : 2012.03756 . дои : 10.1007/s42484-023-00097-1 . S2CID 256832721 .
- ^ Лоренц, Робин; Пирсон, Анна; Мейханецидис, Константинос; Карцаклис, Дмитрий; Куке, Боб (2023). «QNLP на практике: запуск композиционных моделей значения на квантовом компьютере». Журнал исследований искусственного интеллекта . 76 : 1305–1342. arXiv : 2102.12846 . дои : 10.1613/jair.1.14329 . S2CID 232046044 .
- ^ Висенте Ньето, Ирен (2021). На пути к машинному переводу с помощью квантовых компьютеров (PDF) . Магистерская диссертация, Стокгольмский университет, факультет естественных наук, факультет физики.
- ^ Миранда, Эдуардо Рек; Юнг, Ричи; Пирсон, Анна; Мейханецидис, Константинос; Коке, Боб (2022), Миранда, Эдуардо Рек (редактор), «Квантовый подход к обработке естественного языка к музыкальному интеллекту» , Квантовая компьютерная музыка: основы, методы и передовые концепции , Cham: Springer International Publishing, стр. 313–356 , arXiv : 2111.06741 , doi : 10.1007/978-3-031-13909-3_13 , ISBN 978-3-031-13909-3 , получено 7 ноября 2022 г.
