Natural Language, AI, and Quantum Computing in 2024: Research Ingredients and Directions in QNLP

语言处理是当前人工智能发展的核心，同时量子计算机也正在变得越来越普及。这导致人们对量子自然语言处理产生了浓厚的兴趣，并提出了一些早期的建议和实验。本文概述了这一领域的现状，展示了自然语言处理相关技术，包括词嵌入、序列模型、注意力和语法分析等如何在量子语言处理中被应用。我们还介绍了一种新的量子设计，用于文本编码的基本任务（将一串字符表示为内存中的数据），这在以前没有被详细研究过。 除了激发新技术的动力，量子理论还对“什么是不确定性？”和“什么是智能？”这些具有挑战性的问题做出了重要贡献。随着这些问题在人工系统中变得更加紧迫，本文还考虑了一些事实在语言中的概念化和表达方式。特别是，我们认为“幻觉”的问题是由于一种基本误解而产生的：语言表达了许多合理的假设，其中只有少数成为实际的，这是经典力学中忽略的区别，但在量子力学中存在（尽管令人困惑）。

论文旨在探讨量子自然语言处理领域的现状，提出新的量子设计方案，并探讨语言中存在的问题。

论文介绍了量子自然语言处理中使用的技术，包括词嵌入、序列模型、注意力和语法分析，并提出了一种新的量子设计方案。此外，论文还探讨了量子理论对于“不确定性”和“智能”等问题的贡献。

论文介绍了量子自然语言处理中使用的多种技术，并提出了新的量子设计方案。此外，论文还探讨了语言中存在的问题，并提出了基本的误解：语言表达了许多合理的假设，只有其中的一些成为实际情况，这个区别在经典力学中被忽略了。

最近的相关研究包括《Quantum Natural Language Processing》、《Quantum Machine Learning for Natural Language Processing》等。