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近年来，量子计算引起了广泛关注。其基本思想是利用量子力学的力量来解决计算问题（Shor，1999；Nielsen 和 Chuang，2002）。虽然某些量子算法可以成为经典算法的更快替代方案（Biamonte 等人，2017；Arute 等人，2019），但量子物理的数学框架也已用于认知（Busemeyer 和 Bruza，2012）、优化（Soleimanpour 等人，2014）和其他学科。在自然语言处理 (NLP) 领域，量子力学近年来的研究兴趣激增，解决了从词汇语义模糊性（Meyer and Lewis，2020 年）到语义组合（Coecke 等人，2020 年）以及从信息检索（Jiang 等人，2020 年）到文本分类（Zhang 等人，2021 年）等各种问题，其中量子物理的不同特性启发了新算法。尽管其研究文献不断增加，但尚未有调查对量子 NLP 领域进行综述和分类。最相关的调查是关于量子启发的信息检索（Uprety 等人，2020 年；
自然语言处理与量子物理学
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