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Learning Complex Word Embeddings in Classical and Quantum Spaces
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于参数化量子电路的复杂值词嵌入训练方法，性能与经典Skip-gram相当，且能有效扩展至大规模词汇，为量子自然语言处理开辟新方向。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于参数化量子电路的复杂值词嵌入训练方法。
- 该方法的性能与经典Skip-gram相当。
- 研究发现量子词嵌入能够有效扩展至大规模词汇。
- 这一成果为复杂空间的词嵌入学习提供了高效途径。
- 研究为量子自然语言处理模型的潜在优势探索开辟了新方向。
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