Den nyligen föreslagna kvantspråkmodellen (QLM) syftade till en principiell metod för att modellera begreppsberoende genom att tillämpa kvantsannolikhetsteorin. Den senaste utvecklingen för en effektivare QLM har antagit ordinslag som ett slags global beroendeinformation och integrerat den kvantinspirerade idén i en neural nätverksarkitektur. Även om dessa kvantinspirerade LM:er teoretiskt sett är mer generella och även praktiskt effektiva, har de två stora begränsningar. För det första har de inte tagit hänsyn till samspelet mellan ord med flera betydelser, vilket är vanligt och viktigt för att förstå naturlig språktext. För det andra, integreringen av den kvantinspirerade LM med neurala nätverket var främst för effektiv utbildning av parametrar, men saknar en teoretisk grund som svarar för sådan integration. För att ta itu med dessa två frågor föreslår vi i detta dokument en Quantum Many-body Wave Function (QMWF) inspirerad språkmodelleringsstrategi. Den QMWF inspirerade LM kan anta tensor produkten för att modellera ovan nämnda interaktion mellan ord. Det gör det också möjligt för oss att avslöja den inneboende nödvändigheten av att använda Convolutional Neural Network (CNN) i QMWF språkmodellering. Dessutom levererar vår strategi en enkel algoritm för att representera och matcha text/sentence par. Systematisk utvärdering visar effektiviteten hos den föreslagna QMWF-LM algoritmen, i jämförelse med den senaste kvantinspirerade LMs och ett par CNN-baserade metoder, på tre typiska frågesvar (QA) datauppsättningar. Språkmodellering, kvant många-kroppsvåg funktion, konvolutionella neurala nätverk ACM Referensformat:
Inspirerad av deras arbete föreslog REF en Quantum Many-body Wave Function inspirerad språkmodellering (QMWF-LM) strategi.
A Quantum Many-body Wave Function Inspired Language Modeling Approach
{'venue': 'The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, October 22--26, 2018, Torino, Italy', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}