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Efficient Generation of Parameterised Quantum Circuits from Large Texts

Created by
  • Haebom

저자

Colin Krawchuk, Nikhil Khatri, Neil John Ortega, Dimitri Kartsaklis

개요

본 논문은 대규모 텍스트를 양자 회로로 효율적으로 변환하는 새로운 방법론을 제시합니다. 기존의 양자-고전 하이브리드 모델과 달리, Pregroup diagrams의 트리 구조 표현을 이용하여 전체 문서를 매개변수화된 양자 회로(PQCs)로 직접 인코딩하는 DisCoCirc 프레임워크를 기반으로 합니다. 대칭 모노이달 범주에 기반한 언어와 양자 역학 간의 구성적 유사성을 활용하여, 길고 복잡한 텍스트(실험에서 최대 6410단어)의 구문 및 담화 관계를 양자 회로에 충실하고 효율적으로 인코딩합니다. 개발된 시스템은 오픈소스 양자 NLP 패키지 lambeq Gen II의 일부로 공개됩니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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대규모 텍스트를 양자 회로로 효율적으로 변환하는 새로운 방법 제시
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Pregroup diagrams 기반의 트리 구조 표현을 활용한 효율적인 인코딩
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언어와 양자 역학 간의 구성적 유사성을 활용한 충실하고 효율적인 구문 및 담화 관계 표현
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오픈소스 패키지로 공개되어 접근성 향상
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기존 하이브리드 모델 대비 향상된 해석 가능성 및 구성성 제공 가능성
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한계점:
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6410단어까지의 텍스트 처리 실험 결과 제시, 더욱 큰 규모의 텍스트 처리에 대한 성능 검증 필요
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실제 양자 컴퓨터 상에서의 성능 평가 및 비교 분석 부족
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다양한 NLP 태스크에 대한 실험적 검증 필요
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Pregroup diagrams 기반의 트리 구조 표현의 일반화 및 확장성에 대한 추가 연구 필요
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