量子コンピュータ上での文法を意識した文章分類【JST・京大機械翻訳】

Meichanetzidis Konstantinos; Toumi Alexis; de Felice Giovanni; Coecke Bob

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205604573926 整理番号：22P0215870

量子コンピュータ上での文法を意識した文章分類【JST・京大機械翻訳】

Grammar-aware sentence classification on quantum computers

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発行年： 2020年12月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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自然言語処理(NLP)は,現代のAIにおける大きな進歩の最前線にあり,それは,フィールドの最も挑戦的な領域の1つである。同時に,量子ハードウェアの定常成長および量子アルゴリズムの実現に向けた顕著な改善を伴う量子コンピューティング(QC)の領域において,量子コンピュータが妥当な量の資源を有する古典的コンピュータ上で実行できないタスクを実行するとき,時代に近づいている。これは,AIに対する新たな機会とNLPを特に提供する。本研究では,自然言語の意味のカテゴリー分布組成(DisCoCat)モデルについて研究し,その基礎となる数学的基礎は量子インスタンス化を可能にする。フォールトトレラント量子アルゴリズムに関する以前の研究は,特にDisCoCatを採用して,NLPに対する潜在的量子利点を実証した。本研究では,雑音のある中間スケール量子(NISQ)ハードウェアの能力に焦点を当て,DisCoCatフレームワークを用いてNISQプロセッサ上のNLPタスクの最初の実装を行った。存在は,パラメータ化された量子回路として即座である。単語平均化は,パラメータ化された量子回路を用いて量子状態に埋め込まれた,そして,文章の文学構造は,文章回路に単語回路を構成するエンタングル操作のパターンとして忠実に現れる。回路パラメータは,二値分類の教師つきNLPタスクにおける古典的最適化器を用いて訓練される。著者らの新しいQNLPモデルは,量子ハードウェアの品質が近未来において改善され,QCとAIの交差点での実験研究の新しい分岐を充実させるので,スケーラビリティに対する具体的有望性を示す。【JST・京大機械翻訳】

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