QNLP in Practice: Running Compositional Models of Meaning on a Quantum Computer

要約

タイトル：量子コンピュータ上で意味の構成モデルを実行するQNLPの実践

要約：

– QNLPは、量子ハードウェア上で実行することを意図したNLPモデルの設計と実装を扱う。
– 本論文では、Coecke、Sadrzadeh、Clark（2010）の構成モデルの意味の形式的な類似性を利用して、量子回路に自然にマッピングされる文の表現を作成する。
– これらの表現を使用して、量子ハードウェア上で単純な文章分類タスクを解決するNLPモデルを実装し、成功裏にトレーニングする。
– 文法に敏感なCoeckeらのモデルを、全く文法を考慮しない「bag-of-words」モデルと、単語の順序のみを考慮する単語シーケンスモデルの量子アナログと比較する量子シミュレーションを行う。
– 全てのモデルがシミュレーションと量子ハードウェア上でスムーズに収束し、タスクとデータセットの性質に基づく期待される結果を示す。
– また、本論文のもう一つの重要な目的は、AIやNLPの研究者にとって理解しやすい方法で、量子ハードウェアに関する実験の主要な原理、プロセス、および課題を説明することである。
– これにより、未踏の研究領域である実用的な量子自然言語処理のための第一歩を踏み出し、道を開くことを目指している。

要約(オリジナル)

Quantum Natural Language Processing (QNLP) deals with the design and implementation of NLP models intended to be run on quantum hardware. In this paper, we present results on the first NLP experiments conducted on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers for datasets of size greater than 100 sentences. Exploiting the formal similarity of the compositional model of meaning by Coecke, Sadrzadeh and Clark (2010) with quantum theory, we create representations for sentences that have a natural mapping to quantum circuits. We use these representations to implement and successfully train NLP models that solve simple sentence classification tasks on quantum hardware. We conduct quantum simulations that compare the syntax-sensitive model of Coecke et al. with two baselines that use less or no syntax; specifically, we implement the quantum analogues of a ‘bag-of-words’ model, where syntax is not taken into account at all, and of a word-sequence model, where only word order is respected. We demonstrate that all models converge smoothly both in simulations and when run on quantum hardware, and that the results are the expected ones based on the nature of the tasks and the datasets used. Another important goal of this paper is to describe in a way accessible to AI and NLP researchers the main principles, process and challenges of experiments on quantum hardware. Our aim in doing this is to take the first small steps in this unexplored research territory and pave the way for practical Quantum Natural Language Processing.

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