Reprezentacja, dopasowywanie i rozumienie języka neuronowego inspirowane kwantami

Oryginalny tytuł:

Quantum-Inspired Neural Language Representation, Matching and Understanding

Zawartość książki:

Wprowadzenie teorii kwantowej (QT) zapewnia ujednolicone ramy matematyczne dla wyszukiwania informacji (IR). W porównaniu z klasycznymi ramami IR, ramy IR inspirowane kwantami opierają się na metodach modelowania skoncentrowanych na użytkowniku w celu modelowania nieklasycznych zjawisk poznawczych w ludzkiej ocenie trafności w procesie IR. Wraz ze wzrostem ilości danych i zasobów obliczeniowych, neuronowe metody IR zostały zastosowane do zadania dopasowywania i rozumienia tekstu w IR. Sieci neuronowe mają silną zdolność uczenia się skutecznej reprezentacji i uogólniania dopasowanych wzorców z surowych danych.

Niniejsza monografia stanowi systematyczne wprowadzenie do inspirowanej kwantami neuronowej podczerwieni, w tym inspirowanej kwantami neuronowej reprezentacji języka, dopasowywania i rozumienia. Przekrojowe badania nad QT, sieciami neuronowymi i IR są nie tylko pomocne w modelowaniu nieklasycznych zjawisk w IR, ale także w przełamywaniu teoretycznego wąskiego gardła sieci neuronowych i projektowaniu bardziej przejrzystych neuronowych modeli IR.

Autorzy najpierw przedstawiają metodę reprezentacji języka opartą na QT. Po drugie, przedstawiają inspirowany kwantami model dopasowywania tekstu i podejmowania decyzji w sieci neuronowej, który pokazuje swoje teoretyczne zalety w rankingu dokumentów, dopasowywaniu trafności, multimodalnej IR i może być zintegrowany z siecią neuronową w celu wspólnego promowania rozwoju IR. Na koniec przedstawiono najnowsze postępy w kwantowym rozumieniu języka, a dalsze tematy dotyczące QT i modelowania języka dostarczają czytelnikom więcej materiałów do przemyśleń.