Sabrina Campano*, Tahar Nabil* et Meryl Bothua*
*EDF Lab Paris-Saclay, boulevard Gaspard Monge, 91120 Palaiseau
Résumé
Cet article propose un état de l’art des travaux d’informatique quantique pour le traitement automatique des langues (TAL). Leur objectif est d’améliorer les performances des modèles actuels, et de mieux représenter des phénomènes linguistiques comme l’ambiguïté ou les dépendances à longue distance. Plusieurs familles d’approches sont présentées, dont les modèles symboliques diagrammatiques, et les réseaux de neurones hybrides. Ces travaux montrent que des expérimentations sont déjà possibles, et ouvrent des perspectives de recherche concernant le développement de nouveaux modèles et leur évaluation.
Résumé (en anglais)
This article presents a review of quantum computing research works for Natural Language Processing (NLP). Their goal is to improve the performance of current models, and to provide a better representation of several linguistic phenomena, such as ambiguity and long range dependencies. Several families of approaches are presented, including symbolic diagrammatic approaches, and hybrid neural networks. These works show that experimental studies are already feasible, and open research perspectives on the conception of new models and their evaluation.
Paru dans
Document
Rank
1