剑桥成功实现迄今最大规模量子自然语言处理
3月2日,一家名为“剑桥量子计算”(Cambridge Quantum Computing,CQC)的创企宣布,他们在在线预印本库arxiv上发表了一篇研究论文,该论文提供了有史以来在量子计算机上最大的自然语言处理(NLP)任务的实验实现细节。 这篇题为“QNLP在实践中:在量子计算机上运行意义的组合模型”(QNLP in Practice: Running Compositional Models of Meaning on a Quantum Computer)的论文中,提出了第一个通用的NLP任务的“中等规模”(medium-scale)实现。该实验是在IBM量子计算机上完成的,它将句子实例化为参数化量子电路,并将单词含义嵌入到根据句子语法结构“纠缠”的量子态中。 这篇论文建立在先前的概念证明工作的基础上。值得注意的是,它实现了这里使用的更大数据集的收敛性。CQC团队的目标之一是描述量子自然语言处理(QNLP)及其结果,让NLP研究人员和实践者能够接触到,从而为NLP社区参与语言处理的量子编码铺平道路。 “多个独立实验强有力地证明了,量子自然语言处理触手可及”,在一份声明中,该公司如此介绍道。他们创建了具有与量子电路自然映射关系的句子表示形式,然后在NISQ计算机上进行实验结果,使用了包含超过100个句子的数据集进行训练。结果证明,这些表示成功训练并实现了两个NLP模型,可以解决基于量子硬件的简单句子分类任务。 在论文中,研究人员则总结称:“首先,我们概述了在量子计算机上训练和运行NLP模型的过程、技术和挑战;其次,我们提供了一个强大的概念证明,即量子NLP(QNLP)即将到来。” |