Kvantově inspirovaná neuronová reprezentace, porovnávání a porozumění jazyku

Původní název:

Quantum-Inspired Neural Language Representation, Matching and Understanding

Obsah knihy:

Zavedení kvantové teorie (QT) poskytuje jednotný matematický rámec pro vyhledávání informací (IR). Ve srovnání s klasickým rámcem IR je kvantově inspirovaný rámec IR založen na metodách modelování zaměřených na uživatele, které modelují neklasické kognitivní jevy v lidském posuzování relevance v procesu IR. S nárůstem objemu dat a výpočetních zdrojů se neuronové metody IR začaly uplatňovat při řešení úlohy porovnávání a porozumění textu v rámci IR. Neuronové sítě mají silnou schopnost efektivního učení reprezentace a zobecňování vzorů přiřazování z nezpracovaných dat.

Tato monografie poskytuje systematický úvod do kvantově inspirovaného neuronového IR, včetně kvantově inspirované neuronové reprezentace jazyka, párování a porozumění. Mezioborový výzkum QT, neuronových sítí a IR je užitečný nejen pro modelování neklasických jevů v IR, ale také pro překonání teoretického úzkého hrdla neuronových sítí a návrh transparentnějších neuronových modelů IR.

Autoři nejprve představují metodu reprezentace jazyka založenou na QT. Za druhé představují kvantově inspirovaný model porovnávání textů a rozhodování v rámci neuronové sítě, který ukazuje své teoretické výhody při řazení dokumentů, porovnávání relevance, multimodální IR a může být integrován s neuronovou sítí, aby společně podpořil rozvoj IR. Nakonec je představen nejnovější pokrok v kvantovém porozumění jazyku a další témata týkající se QT a modelování jazyka poskytují čtenářům další materiály k přemýšlení.