Representación, correspondencia y comprensión del lenguaje neuronal inspirado en la cuántica

Título original:

Quantum-Inspired Neural Language Representation, Matching and Understanding

Contenido del libro:

La introducción de la Teoría Cuántica (TQ) proporciona un marco matemático unificado para la Recuperación de Información (RI). En comparación con el marco clásico de la RI, el marco de la RI de inspiración cuántica se basa en métodos de modelado centrados en el usuario para modelar fenómenos cognitivos no clásicos en el juicio de relevancia humano en el proceso de RI. Con el aumento de los datos y los recursos informáticos, los métodos neuronales de RI se han aplicado a las tareas de concordancia y comprensión de textos de RI. Las redes neuronales tienen una gran capacidad de aprendizaje para representar y generalizar eficazmente patrones de concordancia a partir de datos brutos.

Esta monografía proporciona una introducción sistemática a la RI neural de inspiración cuántica, incluyendo la representación, correspondencia y comprensión del lenguaje neural de inspiración cuántica. La investigación transversal sobre QT, redes neuronales y RI no sólo es útil para el modelado de fenómenos no clásicos en RI, sino también para romper el cuello de botella teórico de las redes neuronales y diseñar modelos neuronales de RI más transparentes.

En primer lugar, los autores presentan el método de representación del lenguaje basado en QT. En segundo lugar, presentan el modelo de concordancia de textos y toma de decisiones de inspiración cuántica bajo red neuronal que muestra sus ventajas teóricas en la clasificación de documentos, concordancia de relevancia, RI multimodal, y puede integrarse con la red neuronal para promover conjuntamente el desarrollo de la RI. Por último, se presentan los últimos avances de la comprensión cuántica del lenguaje y otros temas sobre QT y modelado del lenguaje que proporcionan a los lectores más material para la reflexión.