Reprezentarea, potrivirea și înțelegerea limbajului neural inspirat de cuantică

Titlul original:

Quantum-Inspired Neural Language Representation, Matching and Understanding

Conținutul cărții:

Introducerea teoriei cuantice (QT) oferă un cadru matematic unificat pentru recuperarea informațiilor (IR). În comparație cu cadrul IR clasic, cadrul IR de inspirație cuantică se bazează pe metode de modelare centrate pe utilizator pentru a modela fenomene cognitive neclasice în judecata relevanței umane în procesul IR. Odată cu creșterea numărului de date și de resurse de calcul, metodele neuronale de IR au fost aplicate la potrivirea textului și la sarcina de înțelegere a IR. Rețelele neuronale au o capacitate puternică de învățare a reprezentării și generalizării eficiente a modelelor de potrivire din datele brute.

Această monografie oferă o introducere sistematică a IR neuronale de inspirație cuantică, inclusiv reprezentarea, potrivirea și înțelegerea limbajului neuronal de inspirație cuantică. Cercetarea încrucișată a câmpului QT, a rețelei neuronale și a IR nu numai că este utilă pentru modelarea fenomenelor non-clasice în IR, ci și pentru a sparge blocajul teoretic al rețelelor neuronale și pentru a proiecta modele IR neuronale mai transparente.

Autorii introduc mai întâi metoda de reprezentare a limbajului bazată pe QT. În al doilea rând, ei introduc modelul de potrivire a textului și de luare a deciziilor inspirat de cuantică în cadrul rețelei neuronale, care își arată avantajele teoretice în clasificarea documentelor, potrivirea relevanței, IR multimodală și poate fi integrat cu rețeaua neuronală pentru a promova împreună dezvoltarea IR. În cele din urmă, sunt introduse cele mai recente progrese ale înțelegerii cuantice a limbajului și subiecte suplimentare privind QT și modelarea limbajului oferă cititorilor mai multe materiale de gândire.