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上传时间: 2021-03-13
详细说明：最近，提出了一种量子语言模型（QLM）来对术语依赖于量子理论（QT）框架进行建模，并相继应用于信息检索（IR）中。 尽管如此，QLM的依存关系是基于术语的共现，尚未考虑量子纠缠（QE），它是一个关键的量子概念，具有重要的认知意义。 在QT中，纠缠态可以提供对现实性质的更完整描述，并确定全局考虑的对象的内在关联，而不是表面上的那些共现。 但是，在后测量配置中使用经典的文本统计信息来确定和测量QE是一个真正的挑战。 为了规避此问题，我们从理论上证明了量化宽松与统计上无条件的纯依存关系（UPD）之间的联系。 由于UPD具有可实施的决策算法，因此我们可以通过从文本中提取UPD模式来表征QE。 这导致可衡量的QE，在此基础上，我们进一步完善了现有的QLM框架。 我们根据经验将我们的模型与相关模型进行比较，结果证明了我们模型的有效性。
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