CQC实现有史以来最大的量子自然语言处理任务

光子盒研究院出品 

剑桥量子计算(CQC)的一个研究小组报告说，他们朝着使用量子计算机使用自然语言处理(NLP)创建感知计算迈出了重要一步，这一进步可能导致一系列技术的显著改进，包括语音助手(如Siri和Alexa)、远程医疗和情感分析。

自然语言处理(NLP)是一项重要的人工智能技术。NLP主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、文字识别等方面。

在一项研究中，该团队展示了量子计算机上有史以来最大的自然语言处理(NLP)任务。研究成果发布在arxiv上。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2102.12846.pdf

这篇论文首次提出了常见自然语言处理任务的“中等规模”实现。该实验在IBM量子计算机上完成的，将句子实例化为参数化量子电路，将词义嵌入为量子态，量子态根据句子的语法结构“纠缠”在一起。

本文建立在先前的概念验证(POC)工作的基础上，并且显著地对使用的更大的数据集实现了收敛。该团队的目标之一是以自然语言处理研究者和实践者容易理解的方式描述量子自然语言处理(QNLP)及其结果，从而为自然语言处理社区参与语言处理的量子编码铺平道路。

先前工作：

https://arxiv.org/pdf/2012.03756.pdf

CQC首席科学家、同时也是CQC量子自然语言处理项目的负责人Bob Coecke评论道：“我们正在CQC进行一项雄心勃勃的项目，该项目旨在利用量子计算机未来的可扩展性，从昂贵的NLP黑匣子机制转变为一种范式，这种范式使得我们在计算机科学领域(人工智能的缩影)变得更加有效、更加精确和更加可扩展。我们正在致力于跟随IBM、霍尼韦尔、谷歌等量子计算硬件公司，同步开发应用程序。”

他补充说，“在量子计算正成为人们普遍感兴趣的话题之际，我们这些在这个领域工作的人必须提供可验证的结果。我们在CQC的论文发表始终致力于满足这些严格的标准——以科学和企业为导向。”

研究小组在论文中表示，这项实验并不是为了获得量子优势。他们只是表明，在目前可用的量子计算机上，有几种改进QNLP性能的方法，这可能会推动CQC团队以及NLP和QNLP研究社区的其他人未来的研究。

原文链接：

https://cambridgequantum.com/cambridge-quantum-announces-largest-ever-natural-language-processing-implementation-on-a-quantum-computer/

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