본 논문은 양자 자연어 처리(QNLP) 분야의 최신 연구 동향을 조사하여 양자 컴퓨팅 원리, 아키텍처, 계산 접근 방식에 따라 QNLP 모델을 분류하는 것을 제안합니다. 기존의 심층 학습 기반 자연어 처리 모델이 많은 데이터와 자원을 필요로 하는 것과 달리, 양자 컴퓨팅을 활용하여 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 QNLP의 잠재력을 강조합니다. 논문에서는 고전적 데이터에 대한 양자 인코딩 기법, 주요 자연어 처리 작업을 위한 QNLP 모델, 그리고 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 양자 최적화 기법 등을 포함하여 QNLP 분야의 최신 기술을 다룹니다. 다양한 자연어 처리 작업에 적용된 양자 컴퓨팅 접근 방식을 요약하고, 사용된 특정 QNLP 방법과 그 인기를 수량화하여 제시합니다. 연구 결과, QNLP 접근 방식은 아직 소규모 데이터 세트로 제한되고, 광범위하게 연구된 모델이 몇 개뿐이지만, 양자 컴퓨팅을 자연어 처리 작업에 적용하려는 관심이 증가하고 있음을 보여줍니다.
