本研究提出了一个包含3,347个PennyLane量子电路代码示例及其描述的新数据集，旨在提高量子代码生成的效率，并支持量子软件开发中的大语言模型应用。

本研究引入了量子核自注意机制 (QKSAM) 来增强量子机器学习模型在大规模高维量子数据上的效果。通过构建基于 QKSAM 的量子核自注意网络 (QKSAN)，结合了量子核方法 (QKM) 的数据表示优势和自注意机制的高效信息提取能力。研究结果表明，QKSAN 模型在 Pennylane 平台上对 MNIST 图像进行二分类时具有较强的噪声容忍性和学习能力。该研究为未来量子计算机在大数据上进行机器学习提供了基础，并推动了量子自然语言处理等领域的进展。