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CQC發(fā)表有關(guān)量子自然語言處理的基礎(chǔ)科學(xué)論文
Viking代理 2025-12-05
“本征量子”指的是“本征量子”。 IBM量子計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)中使用的自然語言處理的特性2020年12月11日,英國劍橋/ PRNewswire /-劍橋量子計(jì)算公司(Cambridge Quantum Computing Company,CQC)今天宣布其處于“基于“感知感知”的早期發(fā)展,量子自然語言處理(QNLP),已確定QNLP是固有量子,與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)相比,它具有最新的優(yōu)勢(shì)。
自然語言處理(NLP)處于當(dāng)今人工智能技術(shù)發(fā)展的最前沿,可以說是該領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的子領(lǐng)域之一。對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī),“意義感知”指的是“計(jì)算機(jī)”。
NLP仍然遙不可及。量子硬件的不斷發(fā)展和量子算法實(shí)現(xiàn)的重大改進(jìn)意味著我們即將進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代,屆時(shí)量子計(jì)算機(jī)將能夠重復(fù)執(zhí)行重要的日常任務(wù),而這些任務(wù)無法在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上以合理的數(shù)量完成資源。
在arXiv(電子預(yù)印本科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)圖書館)上發(fā)表的許多論文中,CQC研究人員以量子計(jì)算機(jī)研究人員熟悉的方式提供了近期QNLP研究的概念和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。其中,基本論文是用通用數(shù)學(xué)工具編寫的,以說明寫作風(fēng)格。
牛津大學(xué)的Bob Coecke教授及其團(tuán)隊(duì)致力于以標(biāo)準(zhǔn)化的方式將語義與豐富的語言結(jié)構(gòu)(尤其是語法)結(jié)合起來。他們證明了量子計(jì)算機(jī)可以用“意義感知”來實(shí)現(xiàn)NLP,從而將QNLP建立為固有量子并達(dá)到了量子系統(tǒng)仿真水平。
此外,用于量子硬件(可變量子電路)上的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼的領(lǐng)先的中型噪聲量子(NISQ)范例使NISQ對(duì)QNLP非常友好。 CQC團(tuán)隊(duì)先前已經(jīng)建立了用于QNLP任務(wù)的量子加速機(jī)制,并以多種方式展示了NLP的潛在量子優(yōu)勢(shì),包括將算法加速機(jī)制用于搜索相關(guān)任務(wù)或分類任務(wù)(NLP中最重要的任務(wù)之一),狀態(tài)空間容納了復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu),并通過新穎的意義模型充分利用了密度矩陣。
在與基礎(chǔ)論文一起發(fā)表的實(shí)驗(yàn)論文中,CQC詳細(xì)描述了它如何首次實(shí)現(xiàn)如何在兩臺(tái)先進(jìn)的IBM量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行NLP任務(wù)。作為IBM Quantum Network的中心之一,CQC可以訪問上述兩臺(tái)計(jì)算機(jī)。
句子被實(shí)例化為參數(shù)化的量子電路,而單詞的含義被編碼為量子狀態(tài)。 CQC研究人員忠實(shí)地將語法結(jié)構(gòu)固定為糾纏操作,并明確考慮了它們,即使在主流NLP中也不常見。
這使得CQC的QNLP方法對(duì)NISQ特別友好。隨著量子硬件質(zhì)量的提高,這種新穎的QNLP模式展現(xiàn)出了真實(shí)而可擴(kuò)展的前景。
“ CQC在量子自然語言處理領(lǐng)域的進(jìn)展是我們?cè)S多合作伙伴使用IBM量子系統(tǒng)的訪問權(quán)來將量子信息處理的前沿推向新的重要應(yīng)用領(lǐng)域的令人鼓舞的例子之一。” IBM Quantum Networks主管Anthony Annunziata說。
CQC首席執(zhí)行官Ilyas Khan說:“這是NLP是固有量子的第一個(gè)證明,這意味著量子計(jì)算機(jī)可以在這一領(lǐng)域有所作為,從長遠(yuǎn)來看,它可能比傳統(tǒng)方法更好。” “我們相信這是NISQ時(shí)代發(fā)表的最重要的基礎(chǔ)論文之一。
事實(shí)證明,可以最終以感知方式實(shí)現(xiàn)NLP。牛津大學(xué)Coecke教授團(tuán)隊(duì)的Konstantinos Meichanetzidis,Giovanni de Felice和Alexis Toumi做出了貢獻(xiàn)。
您可以通過以下鏈接在arXiv上找到上述論文:有關(guān)基本論文的鏈接,請(qǐng)單擊此處。實(shí)驗(yàn)結(jié)果文件可以在這里找到。
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