面向情感分析的混合量子-经典机器学习
计算与语言
2023-10-18 v1 机器学习
摘要
量子计算与经典机器学习的协作在自然语言处理中提供了潜在优势，尤其是在大规模数据集中表达的人类情感与观点的情感分析方面。在这项工作中，我们提出了一种使用混合量子-经典机器学习算法进行情感分析的方法。我们研究了量子核方法以及基于变分量子电路的分类器，并将其与 PCA 和 Haar 小波变换等经典降维技术相集成。所提方法使用基于英语和孟加拉语的两个不同数据集进行了评估。实验结果表明，在对数据进行降维后，基于量子的混合算法的性能稳定且优于经典方法。
引用
@article{arxiv.2310.10672,
title = {Hybrid Quantum-Classical Machine Learning for Sentiment Analysis},
author = {Abu Kaisar Mohammad Masum and Anshul Maurya and Dhruthi Sridhar Murthy and Pratibha and Naveed Mahmud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10672},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 3 figures, To Appear at IEEE ICMLA 2023, FL, USA