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%。