本文提出了一种基于 Quantum Many-body 波函数（QMWF）的语言建模方法，可通过张量积模拟单词间的交互作用，并揭示了 QMWF 语言建模中使用卷积神经网络（CNN）的必要性，同时还提供了一个简单的文本 / 句子匹配算法。三个典型的问答（QA）数据集的系统性评估显示了所提出的 QMWF-LM 算法与最先进的受量子激励的 LMs 以及几种基于 CNN 的方法相比的有效性。

Aug, 2018

引入了 $Classi|Q angle$ 这个翻译框架的想法，将高级编程语言（如 Python 或 C++）翻译成低级语言（如量子汇编），以实现经典计算和量子计算的连接，为量子软件工程的持续努力提供了蓝图，并讨论了未来对 $Classi|Q angle$ 的改进，包括支持其他量子语言、改进优化策略和与新兴量子计算平台的集成。

Jun, 2024

提供近期量子自然语言处理的基本概念和数学基础，在量子计算机科学家友好的术语下详细介绍了最新领域的理论发展，并引用了支持实证证据和数学广义性的参考文献，在量子模型中结合了语言意义和语法，利用 Noisy Intermediate-Scale Quantum 范例为编码语言结构提供了方便，最终在 Diagrammatic Reasoning 框架下，实现了语言与量子计算机之间的相互转换。

Dec, 2020

本文提出了一种高度可移植的量子语言模型 (PQLM)，它可以在经典计算机上向下游任务轻松传输信息，并演示了在经典计算机上将 PQLM 的词嵌入有效地应用于下游任务。该 PQLM 具有与其经典对应物相当的性能，并为量子预训练语言模型的理论基础奠定了基础。

Oct, 2022

该研究提出了一种在机器学习系统中扩展现有领域特定的建模驱动工具来支持量子联邦学习的方法，该方法可以为开发人员提供一个从底层到联邦学习库的抽象层，以实现量子机器学习的最新技术。

Apr, 2023

该论文介绍了一种语言结构的 Fock 空间表示法，其允许我们将语言处理中的问题嵌入到小型量子设备中，并提供了一种新的算法来训练描述语言的量子 和训练量子 Boltzmann 机的算法。此外，该论文表明了量子语言处理是 BQP 完全的，意味着它在多项式时间内等效于量子计算电路模型，暗示了量子语言模型比经典模型更丰富。

Feb, 2019

介绍了一种针对经典 / 量子计算的抽象机器架构和名为 Quil 的量子指令语言，提供了具体实现和针对该架构的重要算法，并且能够支持最近的经典 / 量子算法的便携式描述。

Aug, 2016

该研究提出了一种量子模型来解释文本集合中的语义，将量子物理学构造运用在语言学和计算科学中，提出 Web 的量子模型 QWeb，并强调该模型要解释观察到的文字相关性，包括上下文和干涉效应。

Mar, 2017

该研究提出了一种名为 QuMoS 的框架，该框架通过在多个云提供商之间分发 QML 模型而不是应用加密算法来保护模型安全，并且使用强化学习算法自动优化在分布式环境下的模型设计，从而在提供高安全性的同时实现高精度。

Apr, 2023

本文介绍了一种针对近期量子计算机运行的自然语言处理全栈流程 ——QNLP，该流程中所采用的语言模型框架为组合密度语义学（DisCoCat），它扩展和补充了预组语法的组合结构；我们将 DisCoCat 图解释作于近期的量子线路映射，为量子技术运用于自然语言处理开拓了道路。

May, 2020