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我们为近期量子自然语言处理（QNLP）提供概念和数学基础，并以量子计算机科学家友好的术语进行。我们选择了说明性演示方式，并提供了支持经验证据和有关数学一般性的正式陈述的参考。我们回想起我们采用的自然语言的量子模型如何[42]规范结合语言含义与丰富的语言结构，最著名的是语法。尤其是，在量子系统的仿真下，它需要一个类似量子的模型来结合含义和结构，将QNLP建立为量子本性。更重要的是，现在领先的嘈杂的中间量子量子（NISQ）范式用于编码有关量子硬件，变异量子电路的经典数据，使NISQ非常友好地友好：语言结构可以用作免费的午餐，与昂贵的典型典型的类别编码相反，可以将语言结构编码为免费编码，该典型的典型的编码为格式编码。QNLP任务的量子加速已在先前的工作中建立[116]。在这里，我们提供了更广泛的任务，所有任务都具有相同的优势。图解推理是QNLP的核心。首先，量子模型通过分类量子力学的图形形式主义将语言解释为量子过程[38]。其次，这些图是通过ZX-Calculus翻译成量子电路的。含义的参数化成为要学习的电路变量：
近期量子自然语言的基础...
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