Mar, 2023

自然语言文本的变分量子分类器

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TL;DR本文主要探讨了基于 DisCoCat 模型的 VQSCs 和 VQTCs 在量子自然语言处理中的应用，并讨论了 DisCoCat 和 DisCoPy 对于对句子进行建模和参数化量子电路编码的方法。但由于 DisCoPy 不支持处理多个句子的文本，因此提出了基于 DisCoCat 模型的三种 VQTCs 方法：基于句子加权的 bag-of-sentences 方法、涉及共同参照的指代消解方法，以及基于 DisCoCirc 模型考虑句子顺序和单词交互作用的文本编排方法，但 DisCoCirc 与 DisCoCat 相比具有更新单词意义的特征，因此尚不清楚 DisCoCirc 能否在 lambeq / DisCoCat 中实现而不破坏 DisCoCat。
发现论文，激发创造
  • 使用 DisCoCat 进行多类别情感分析的 Q-NLP 实验

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    Sep, 2022

  • 近期量子计算机上的量子自然语言处理

    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

  • 自然语言处理量子核心的设计和实现

    研究人员使用 DisCoCat 模型设计了一种基于量子计算机实现的支持向量机（SVM）的量子内核函数，该函数可以用于 NLP 任务并使用两种相似性度量来训练单词嵌入，结果表明第二种方法的测试精度最高，并且经 SWAP 测试后具有鲁棒性，有助于进一步研究我们提出的基于内核的 QNLP 范式。

    May, 2022

  • 核指代消解中的透明度：一种受量子启发的方法

    通过在希尔伯特空间中学习单词的意义并通过将语法结构转化为参数化量子电路的翻译，我们评估了 Quantum Natural Language Processing (QNLP) 对 Winograd 风格的代词消解任务的翻译，并训练了一个用于二元分类的 Variational Quantum Classifier (VQC)，在 IBMQ 软件上执行的模拟获得了 87.20% 的 F1 分数，该模型优于三个经典共指消解系统中的两个，并接近最先进的 SpanBERT，而一个混合量子 - 经典模型则将这些结果进一步提升了约 6%。

    Dec, 2023

  • 密度矩阵的含义更新

    本研究探讨了 DisCoCirc 模型的不同更新机制以及双重密度矩阵对语义编码的优势，同时将（可交换的）spiders 解释为 Leifer-Spekkens 更新机制的实例。这为在量子硬件上实施文本级自然语言处理提供了基础，先前已确定其具有指数空间增益和二次速度提升的优点。

    Jan, 2020

  • 组合式自然语言处理的量子算法

    这篇论文提出了一种基于量子计算的自然语言处理新应用，解决了传统 CSC 语法算法的大量计算资源需求问题并取得了二次加速。

    Aug, 2016

  • 自然语言处理中的开放系统范畴量子语义学

    本文介绍了一种新的基于范畴论和量子力学的自然语言处理方法，通过将词汇进行向量化，并结合 Coecke, Sadrzadeh 和 Clark 提出的分配模型进行词汇的分析和理解，同时采用 Selinger 的 CPM 构造进行词汇多义性的处理，实现了有效的句子意义计算和词汇比较。

    Feb, 2015

  • 文本结构的数学

    本研究提出了一种数学基础 DisCoCirc，用于描述句子在文本中相互作用以产生文本含义的过程，通过组合结构及字符串图表示信息流，进而产生整篇文本的含义。

    Apr, 2019

  • 量子自然语言处理简介

    该硕士论文介绍了量子自然语言处理（QNLP）的实现细节，其中采用基于张量积的算法将表示单词含义的向量通过句子的句法结构进行组合，并应用于三种实际应用场景。

    Feb, 2022

  • 量子文本分类器 —— 一种经典和量子机器学习协同的方法

    该研究论文介绍了如何使用量子机器学习算法进行文本分类，并且实现了一个端到端的框架和可用的算法。

    May, 2023