剑桥量子发布全球首个量子自然语言处理工具包和库

光子盒研究院出品

10月13日，剑桥量子(Cambridge Quantum, CQ)宣布发布世界上第一个量子自然语言处理(QNLP)工具包和库。该工具包被称为lambeq(或λambeq)，以已故数学家和语言学家Joachim Lambek的名字命名。

lambeq是世界上第一个QNLP软件工具包，能够将句子转换成量子电路。它旨在加速实际的QNLP应用程序的开发，例如：自动对话、文本挖掘、语言翻译、文本到语音、语言生成和生物信息学。

lambeq是在完全开源的基础上发布的，受益者包括全球量子计算社区以及快速发展的量子计算研究人员、开发人员和用户生态系统。lambeq与CQ的TKET无缝合作，TKET是世界领先、发展最快的量子软件开发平台，也是完全开源的。这为QNLP的开发者提供了最广泛的量子计算机访问权限。

lambeq由剑桥量子首席科学家Bob Coecke领导的CQ牛津量子计算研究团队构思、设计和工程化，高级科学家Dimitrios Kartsaklis博士担任平台的首席架构师。坦白来讲，lambeq和更广泛的QNLP是一个持续十多年的研究项目的结果。今年3月初，他们实现了有史以来最大的量子自然语言处理任务。

Coecke说：“我们的团队一直在从事基础性工作，探索如何利用量子计算机解决人工智能中一些最棘手的问题。这项工作是基于最初由我、现任CQ人工智能主管Steve Clark(DeepMind前高级研究科学家)和其他人贡献的开创性成果。NLP是这些成果的核心。”

该团队已经证明，QNLP是“量子原生”的，这意味着支配语言的组成结构在数学上与支配量子系统的结构相同。

lambeq支持并自动化了剑桥量子科学家之前描述的成分分布(DisCo)类型的NLP实验的设计和部署。lambeq从对文本结构进行编码的语法/语法图，转移到用TKET实现的(经典)张量网络或量子电路，以便为机器学习任务(例如文本分类)进行优化。

lambeq采用模块化设计，因此用户可以在模型中交换组件，并在架构设计上具有灵活性。

lambeq消除了专注于人工智能和人机交互的从业者和研究人员的进入壁垒，这可能是量子技术最重要的应用之一。TKET在全球范围内拥有数十万用户。lambeq有潜力成为量子计算社区寻求参与QNLP应用的最重要工具包，QNLP应用是人工智能最重要的市场之一。

在剑桥量子的官方报道的中，他们指出，根据行业分析师预测，到2028年，全球自然语言处理(NLP)市场的价值将达到1272.6亿美元，复合增长率近30%。另外根据Fortune Business Insights报告，在全球范围内，NLP应用最广泛的领域包括银行、金融服务和保险，高科技和电信，零售，汽车交通，以及医疗保健等。

自然语言处理应用领域

简单来说，lambeq使用QNLP将句子转化为量子电路，以便在量子硬件上实现。

QNLP原理图

但是实现起来是一个复杂的过程。第一步，把句子中的单词变成计算机能理解的东西。通过这个过程，句子被转换成一种叫做语法树的逻辑格式。接下来，软件分析语法树，然后将其组织成词类。一旦词类被识别出来，它就会被转换成一个字符串图。经过编码后，使用TKET实现的张量网络或量子电路就可以为机器学习任务(如文本分类)进行优化。如下图所示：

句子解析为语法树→编码为字符串图→重写字符串图→参数化生成量子电路或张量网络→经过优化实现特定任务输出

具体到lambeq中，第一步是分析一个句子，对于选定的组合模型，在统计组合范畴语法(CCG)解析器的帮助下生成语法树。下一步是将解析树转换成字符串图，一个字符串图表达了句子的语法结构。例如，“We are explaining how lambeq works”这句话在字符串图格式中变成：

lambeq使用Python库DisCoPy作为后端来存储和操作这些字符串图。

在此基础上，可以通过应用重写规则简化或转换字符串图。例如，使图表更容易转换为适合当前可用量子硬件的电路。然后，根据选择是在量子计算机上还是在经典计算机上执行，将重写的字符串图转换为实际的量子电路或张量网络。这种转换取决于用户对ansätze的选择——这是工具包中提供的预定义选择。

例如，“We are explaining how lambeq works”这句话的量子电路是：

然后，这个输出可以通过量子编译器(如剑桥量子的TKET)被引导到量子模拟器或越来越多的可用量子计算机。对于经典实验的张量网络，可以将输出引导到诸如PyTorch或Jax之类的机器学习(ML)库。

lambeq已经在GitHub上作为常规Python存储库发布。目前，lambeq生成的量子电路已经在IBM量子计算机和霍尼韦尔H系列设备上执行和实施。

lambeq库：

https://github.com/CQCL/lambeq

目前，量子语言处理的研究还处于实验阶段。它还需要数年时间才能发展到能够在大型生产环境中部署。但是，lambeq为研究人员打开了使用和改进QNLP实现独特应用的大门。

参考链接：

[1]https://cambridgequantum.com/cambridge-quantum-releases-worlds-first-quantum-natural-language-processing-toolkit-and-library/

[2]https://medium.com/cambridge-quantum-computing/quantum-natural-language-processing-ii-6b6a44b319b2

[3]https://arxiv.org/pdf/2110.04236.pdf

[4]https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2021/10/13/cambridge-quantum-makes-quantum-natural-language-processing-a-reality/?sh=6b3a21513ce8

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