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生態(tài)發(fā)布會｜天津大學計算機學院張鵬分享自然語言的量子不確定性理論和方法

來源：發(fā)布時間：2021/12/23 瀏覽量：

2021年12月21日，“數(shù)智驅(qū)動決策”中科聞歌首屆大數(shù)據(jù)與決策智能生態(tài)發(fā)布會在北京召開。會上，天津大學計算機學院副院長張鵬作了題為《自然語言的量子不確定性理論和方法》的主題報告，介紹了如何使用量子力學解決自然語言不確定性難題這個研究方向的進展與成果。

? ? ? ?張鵬指出，量子自然語言理解的方法論是將微觀世界量子理論作為數(shù)學工具用在宏觀世界的認知與決策當中。他表示，隨著科技的發(fā)展，人們逐漸認識到人的認知、思維以及決策過程符合量子力學的數(shù)學規(guī)律，并列舉了“蘋果”一詞存在水果和手機兩種意思的疊加態(tài)，以及人的決策過程也是量子疊加態(tài)這2個具體的例子。

? ? ? ?張鵬認為，自然語言難在其不確定性，如一詞多義、一詞多音等，導致了機器理解自然語言的困難，而自然語言的不確定性恰好和量子力學的重要概念相吻合，由此引申出自然語言的量子不確定性的理論和方法體系這一關(guān)鍵科學問題。他指出，這個問題面臨著如何利用量子力學表示自然語言、如何進一步探究自然語言背后人的認知機理、以及語言不確定性的模型壓縮和語言不確定性的量子算法四大挑戰(zhàn)。

自然語言處理中的量子現(xiàn)象（圖片來自張鵬副院長演講方案）

? ? ? ?針對自然語言不確定性的量子表示問題，張鵬及其團隊提出使用量子多體來表示自然語言的一詞多義以及詞語間的復雜交互，把詞語性的復雜交互很好地利用量子多體來進行表示，并進一步利用張量分解、投影測量等技術(shù)簡化大張量計算語言復雜度，同時推導出量子多體語言模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的本質(zhì)聯(lián)系。

基于量子多體的語言表示（圖片來自張鵬副院長演講方案）

? ? ???針對語言不確定性的認知機理問題，張鵬及其團隊使用量子干涉解釋自然語言語義理解的認知機理，提出量子概率空間下的語義匹配量子干涉項，開創(chuàng)性地使用約化密度矩陣建模語義匹配量子干涉項，提出量子干涉啟發(fā)的語義匹配模型，有效應(yīng)用于信息檢索任務(wù)。

基于量子干涉的認知機理（圖片來自張鵬副院長演講方案）

? ? ? ?針對現(xiàn)在大規(guī)模預訓練語言模型參數(shù)量巨大的問題，張鵬及其團隊將參數(shù)矩陣重整化為量子多體表示，再使用張量分解技術(shù)大幅壓縮模型參數(shù)，還提出了張量化的Transformer語言模型，使用核張量重構(gòu)多線性自注意力機制，大幅壓縮模型參數(shù)。

基于量子多體的模型壓縮（圖片來自張鵬副院長演講方案）

? ? ? ?針對現(xiàn)有語言建模無法合理兼顧語義和語法的問題，他介紹劍橋大學的一項工作，該工作提出了基于前群縮并技術(shù)的語言建模方法，將現(xiàn)有的語言的象征性方法和分布式方法進行了有效結(jié)合。分布組合語義模型（CSC）可以移植到了量子計算平臺，不僅大幅度提升了計算資源的利用率，還大大降低了計算的復雜度。

? ? ? ?張鵬認為，量子自然語言理解的未來前景可期，現(xiàn)在基于知識的符號主義和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接主義不能很好的融合。量子力學對符號主義能提供分布式語義，對連接主義可以提供可解釋性以及因果推斷技術(shù)和認知機理增強。鑒于這些特點，量子人工智能有望成為通向第三代人工智能的可能路徑之一。?

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