本研究提出DisCoCirc框架，旨在提高传统混合量子-经典模型在处理大型文本时的效率。该方法通过将文档编码为参数化量子电路，并利用树状预组图实现高效转换，推动量子自然语言处理的发展。

通过将语法结构转化为参数化量子电路的翻译，研究评估了Quantum Natural Language Processing (QNLP) 对代词消解任务的翻译。训练了一个用于二元分类的Variational Quantum Classifier (VQC)，在IBMQ软件上执行的模拟获得了87.20%的F1分数，优于两个经典共指消解系统，并接近最先进的SpanBERT。混合量子-经典模型进一步提升了约6%。

量子计算近年来取得显著进展，本文概述了量子架构搜索 (QAS) 的设计和执行自动搜索最佳参数化量子电路时的挑战和解决方法。

本研究在噪声中间规模量子（NISQ）设备上探索了使用量子自然语言处理算法进行语言翻译的可行性。通过使用香农熵展示旋转门的适当角度在参数化量子电路性能中的重要作用，并利用这些角度作为不同语言的量子电路之间的通信方式，最终实现了量子神经机器翻译。实验结果表明，尽管使用简单的同义句进行训练，但Shannon熵在处理复杂句子结构的更复杂机器翻译模型中具有一定的实用性。

研究使用量子自然语言处理框架将蛋白质序列解析为参数化量子电路，解决蛋白质相关的机器学习问题。研究展示了两种量子张量网络，并使用经典神经网络的灵感解决二元分类任务。最佳量子模型准确率达94%，仅需约800个参数。研究表明，这些混合模型有潜力与经典模型竞争。

该研究介绍了PQComb框架，利用参数化量子电路探索量子梳在量子信息处理中的潜力。通过优化PQComb进行未知量子基本演化的时间逆向模拟，提出了简化的未知量子比特基本反转方案，减少了辅助比特开销。研究结果展示了量子梳结构的实用性，并强调了PQComb在解决复杂量子任务方面的潜力。