Оглавление
Квантовая обработка естественного языка
-
Основы квантовой обработки естественного языка (QNLP)
- QNLP использует квантовые вычисления для обработки естественного языка.
- Квантовые схемы позволяют решать задачи NLP быстрее, чем классические компьютеры.
- Основан на категориальной квантовой механике и фреймворке DisCoCat.
-
Теоретические аспекты
- Первый квантовый алгоритм для NLP использовал DisCoCat и алгоритм Гровера.
- Квантовая обработка языка является BQP-полной, что означает её превосходство над классическими моделями.
- Необходимость отказоустойчивых квантовых вычислений и QRAM для работы с квантовыми компьютерами.
-
Эксперименты и применение
- Алгоритм Зенга и Коке адаптирован для NISQ-компьютеров и реализован на IBM.
- Векторы слов вычисляются как параметры квантовых схем, оптимизируемые методами квантового машинного обучения.
- Применение QNLP включает бинарную классификацию, машинный перевод и алгоритмическую композицию музыки.
-
Дополнительные ресурсы
- Ссылки на категориальную квантовую механику, обработку естественного языка, квантовое машинное обучение и прикладную теорию категорий.
- Упоминание инструментов Python для квантовой обработки языка, таких как DisCoPy и lambeq.
Полный текст статьи: