量子理论所具备的叠加、纠缠、不相容和干涉等特征使其成为优秀的建模框架.研究了量子理论在自然语言理解方面的应用潜力.在自然语言句子匹配任务上,探讨了量子理论作为一种形式化框架捕捉句子、词语的语义和语义建模上的能力:利用量子态构建句子的语义Hilbert空间,计算句子信息变换过程中信息的保真度;与此同时,将量子理论与Word Embedding技术巧妙结合,在高维低秩向量空间中表示单词或概念,求取句子的相似性.在一个真实业务场景中构造的问句匹配数据集上,模拟数据表明,所提出的方法相比于经典方法取得了更好的效果,为以后进行多个句子的相似度研究提供了新的思路,也是计算机科学与量子理论学科交叉研究领域的一个突破,符合当下研究的方向.
量子理论 自然语言 保真度 句子相似度