[PRNewswire] CQC, '의미 인식' 양자 자연 언어 처리에 관한 기초 학술논문 발표
-- IBM 양자컴퓨터를 이용한 실험에서 자연 언어 처리의 '양자 네이티브' 속성을 활용
(케임브리지, 잉글랜드 2020년 12월 10일 PRNewswire=연합뉴스) 10일, Cambridge Quantum Computing(CQC[http://www.cambridgequantum.com/ ])이 '의미 인식(meaning- aware)' 양자 자연 언어 처리(Quantum Natural Language Processing, QNLP)에 관한 기존 성과를 바탕으로, QNLP가 고전적인 컴퓨터에 비해 단기적인 이점을 지닌 양자 네이티브라는 사실을 증명했다고 발표했다.
자연 언어 처리(Natural language processing, NLP)는 오늘날 인공 지능 발전의 최전선에 있으며, 이 분야에서 거의 틀림없이 가장 도전적인 영역 중 하나다. '의미-인식' NLP는 여전히 고전 컴퓨터를 이용하는 원대한 야심이다.
양자 하드웨어가 꾸준히 성장하고, 양자 알고리듬 시행이 눈에 띄게 개선됨에 따라, 양자 컴퓨터가 합리적인 양의 자원을 통해 반복적인 방식으로 고전 컴퓨터에서는 불가능하지만 일상적인 이용에 중요하고 적합한 작업을 수행할 수 있는 시대가 다가오고 있다.
학술 전자 인쇄의 보고인 arXiv에 게재된 논문에서 CQC 과학자들은 양자 컴퓨터 과학자에 친화적인 용어로 단기 QNLP를 위한 개념과 수학적 토대를 제공한다. 이 기초 논문은 수학적 일반성을 제공하는 도구를 바탕으로 설명문 양식으로 작성됐다.
언어적 의미를 풍부한 언어 구조(가장 뚜렷하게는 문법)와 규범적으로 결합시키고자 하는 목표에 따라, Bob Coecke 교수(옥스퍼드대학)와 그가 이끄는 팀은 양자 컴퓨터가 '의미 인식' NLP를 성취할 수 있으며, 그에 따라 양자 시스템 시뮬레이션처럼 QNLP를 양자 네이티브로 확립한다고 입증했다. 그뿐만 아니라, 양자 하드웨어(가변성 양자 회로)에서 고전적인 데이터를 부호화하는 주요 Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 패러다임 덕분에 NISQ의 QNLP 친화성이 매우 높아진다.
CQC 팀은 QNLP 과제를 위한 양자 가속을 확립한 바 있으며, NLP 내에서 가장 지배적인 과제인 검색 관련이나 분류 과제를 위해 알고리듬 속도를 높이거나, 복잡한 언어 구조 수용을 지원하는 기하급수적으로 큰 양자 상태 공간을 이용하거나, 밀도 매트릭스를 채택해서 특이한 의미 모델을 구축하는 등, 다양한 방식으로 NLP를 위한 잠재적인 양자 이점을 증명했다.
기초 논문과 함께 발표된 실험 논문에서 CQC는 두 대의 최상급 IBM 양자 컴퓨터에서 NLP 과제를 최초로 시행한 방식을 자세하게 설명했다. CQC는 IBM 양자 네트워크 내 허브로서 이들 양자 컴퓨터에 대한 접근성을 보유하고 있다. 문장은 매개변수화된 양자 회로로 예시를 들고, 단어 의미는 양자 상태로 부호화된다. CQC 과학자들은 문법 구조를 얽히는 작업으로 착실하게 하드 라이팅(hard-writing)함으로써 문법 구조를 명시적으로 설명했는데, 이는 주류 NLP에서도 흔하지 않다. 이는 CQC가 특히 NISQ에 친화적인 QNLP에 접근했음을 의미한다. 이 독특한 QNLP 모델은 양자 하드웨어의 질이 개선됨에 따라 구체적인 확장 가능성을 보여준다.
IBM 양자 네트워크 소장 Dr. Anthony Annunziata는 "양자 자연 언어 처리에 관한 CQC 연구는 새롭고 중요한 용도를 향해 양자 정보 처리의 한계에 도전하고자 IBM 양자 시스템에 대한 접근성을 이용하는 IBM 파트너의 아주 고무적인 사례"라고 언급했다.
Cambridge Quantum Computing CEO Ilyas Khan은 "이는 NLP가 양자 네이티브라는 최초의 증거"라며, "이는 양자 컴퓨터가 잘 할 수 있는 작업이자, 장기적으로 고전적인 방식보다 더 잘할 수 있는 작업"라고 말했다. 이어 그는 "이 논문은 NISQ 시대에 출판된 가장 중요한 기초 논문 중 하나로서, NLP가 마침내 의미 인식 방식으로 가능하다는 사실을 확립한 것"이라고 설명했다.
옥스퍼드대학에서 이 논문에 기여한 Coecke 교수팀은 Konstantinos Meichanetzidis, Giovanni de Felice 및 Alexis Toumi로 구성된다. 이 논문은 아래 링크를 통해 arXiv에서 조회할 수 있다.
기초 논문[https://arxiv.org/pdf/2012.03755.pdf ]
실험 결과[https://arxiv.org/pdf/2012.03756.pdf ]
Cambridge Quantum Computing 소개
2014년에 설립된 CQC는 양자 소프트웨어 및 양자 알고리듬 분야의 글로벌 선도기업이다. 회사는 세계 유수의 양자 컴퓨팅 기업의 지원을 받으며, 빠르게 진화하는 양자 컴퓨팅 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 고객을 지원한다. CQC는 영국, 미국 및 일본에 사무실을 두고 있으며, 130명이 넘는 전문가로 구성된 팀을 운영한다. 추가 정보는 CQC 웹사이트 http://www.cambridgequantum.com을 방문한다.
출처: Cambridge Quantum Computing
Cambridge Quantum Computing Posts Foundational Scientific Papers on 'Meaning Aware' Quantum Natural Language Processing
-- 'Quantum native' attributes of natural language processing exploited in experiments on IBM quantum computers
CAMBRIDGE, England, Dec. 10, 2020 /PRNewswire/ -- Cambridge Quantum Computing (CQC [http://www.cambridgequantum.com/ ]) today announced that it has built on earlier advances in "meaning- aware" Quantum Natural Language Processing (QNLP), establishing that QNLP is quantum-native with expected near-term advantages over classical computers.
Natural language processing (NLP) is at the forefront of advances in contemporary artificial intelligence, and it is arguably one of the most challenging areas of the field. "Meaning-aware" NLP remains a distant aspiration using classical computers.
The steady growth of quantum hardware and notable improvements in the implementation of quantum algorithms mean that we are approaching an era when quantum computers might perform tasks that cannot be done on classical computers with a reasonable amount of resources in a repeatable manner, and which are important and suitable for everyday use.
In papers posted on arXiv - the scientific e-print repository, CQC's scientists provide conceptual and mathematical foundations for near-term QNLP in quantum computer scientist-friendly terms. The foundational paper is written in an expository style with tools that provide mathematical generality.
Aiming to canonically combine linguistic meanings with rich linguistic structure, most notably grammar, Professor Bob Coecke (Oxford University) and his team have proven that a quantum computer can achieve "meaning aware" NLP, thus establishing QNLP as quantum-native, on par with the simulation of quantum systems. Moreover, the leading Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) paradigm for encoding classical data on quantum hardware - variational quantum circuits - makes NISQ exceptionally QNLP-friendly.
CQC's team has previously established a quantum speed-up for QNLP tasks and demonstrated potential quantum advantage for NLP in various ways including by algorithmic speed-up for search-related or classification tasks, which are among the most dominant tasks within NLP, by utilising exponentially large quantum state spaces that allow for accommodating complex linguistic structures, and finally; by novel models of meaning, employing density matrices.
In the experimental paper that accompanies the foundational exposition, CQC describes in detail how it performs the first implementation of an NLP task run on two premium IBM quantum computers, which CQC has access to as a hub in the IBM Quantum Network. Sentences are instantiated as parameterised quantum circuits, and word-meanings are encoded in quantum states. CQC's scientists explicitly account for grammatical structure, which even in mainstream NLP is not commonplace, by faithfully hard-wiring it as entangling operations. This makes CQC's approach to QNLP particularly NISQ-friendly. This novel QNLP model shows concrete promise for scalability as the quality of quantum hardware improves.
"CQC's work on quantum Natural Language Processing is a very encouraging example of one of our partners using access to IBM's quantum systems to push the boundaries of quantum information processing toward new and important applications," said Dr. Anthony Annunziata, Director of the IBM Quantum Network.
"This is the first evidence that NLP is quantum native, meaning this is something that quantum computers can do well, and possibly better than classical methods in the long-term," said Ilyas Khan, CEO of Cambridge Quantum Computing. "We believe this is one of the most important foundational papers published in the NISQ era and establishes the fact that NLP is finally possible in a meaning-aware manner."
Professor Coecke's team in Oxford that contributed to the papers includes Konstantinos Meichanetzidis, Giovanni de Felice and Alexis Toumi. The papers can be found on arXiv through the following links:
The Foundational Paper is available here [https://arxiv.org/pdf/2012.03755.pdf ]
The Experimental results is available here [https://arxiv.org/pdf/2012.03756.pdf ]
About Cambridge Quantum Computing
Founded in 2014 and backed by some of the world's leading quantum computing companies, CQC is a global leader in quantum software and quantum algorithms, enabling clients to achieve the most out of rapidly evolving quantum computing hardware. CQC has offices in the UK, USA and Japan with a team of over 130 professionals. For more information, visit CQC at http://www.cambridgequantum.com.
Source: Cambridge Quantum Computing
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
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출처 : PRNewswire 보도자료
-- IBM 양자컴퓨터를 이용한 실험에서 자연 언어 처리의 '양자 네이티브' 속성을 활용
(케임브리지, 잉글랜드 2020년 12월 10일 PRNewswire=연합뉴스) 10일, Cambridge Quantum Computing(CQC[http://www.cambridgequantum.com/ ])이 '의미 인식(meaning- aware)' 양자 자연 언어 처리(Quantum Natural Language Processing, QNLP)에 관한 기존 성과를 바탕으로, QNLP가 고전적인 컴퓨터에 비해 단기적인 이점을 지닌 양자 네이티브라는 사실을 증명했다고 발표했다.
자연 언어 처리(Natural language processing, NLP)는 오늘날 인공 지능 발전의 최전선에 있으며, 이 분야에서 거의 틀림없이 가장 도전적인 영역 중 하나다. '의미-인식' NLP는 여전히 고전 컴퓨터를 이용하는 원대한 야심이다.
양자 하드웨어가 꾸준히 성장하고, 양자 알고리듬 시행이 눈에 띄게 개선됨에 따라, 양자 컴퓨터가 합리적인 양의 자원을 통해 반복적인 방식으로 고전 컴퓨터에서는 불가능하지만 일상적인 이용에 중요하고 적합한 작업을 수행할 수 있는 시대가 다가오고 있다.
학술 전자 인쇄의 보고인 arXiv에 게재된 논문에서 CQC 과학자들은 양자 컴퓨터 과학자에 친화적인 용어로 단기 QNLP를 위한 개념과 수학적 토대를 제공한다. 이 기초 논문은 수학적 일반성을 제공하는 도구를 바탕으로 설명문 양식으로 작성됐다.
언어적 의미를 풍부한 언어 구조(가장 뚜렷하게는 문법)와 규범적으로 결합시키고자 하는 목표에 따라, Bob Coecke 교수(옥스퍼드대학)와 그가 이끄는 팀은 양자 컴퓨터가 '의미 인식' NLP를 성취할 수 있으며, 그에 따라 양자 시스템 시뮬레이션처럼 QNLP를 양자 네이티브로 확립한다고 입증했다. 그뿐만 아니라, 양자 하드웨어(가변성 양자 회로)에서 고전적인 데이터를 부호화하는 주요 Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 패러다임 덕분에 NISQ의 QNLP 친화성이 매우 높아진다.
CQC 팀은 QNLP 과제를 위한 양자 가속을 확립한 바 있으며, NLP 내에서 가장 지배적인 과제인 검색 관련이나 분류 과제를 위해 알고리듬 속도를 높이거나, 복잡한 언어 구조 수용을 지원하는 기하급수적으로 큰 양자 상태 공간을 이용하거나, 밀도 매트릭스를 채택해서 특이한 의미 모델을 구축하는 등, 다양한 방식으로 NLP를 위한 잠재적인 양자 이점을 증명했다.
기초 논문과 함께 발표된 실험 논문에서 CQC는 두 대의 최상급 IBM 양자 컴퓨터에서 NLP 과제를 최초로 시행한 방식을 자세하게 설명했다. CQC는 IBM 양자 네트워크 내 허브로서 이들 양자 컴퓨터에 대한 접근성을 보유하고 있다. 문장은 매개변수화된 양자 회로로 예시를 들고, 단어 의미는 양자 상태로 부호화된다. CQC 과학자들은 문법 구조를 얽히는 작업으로 착실하게 하드 라이팅(hard-writing)함으로써 문법 구조를 명시적으로 설명했는데, 이는 주류 NLP에서도 흔하지 않다. 이는 CQC가 특히 NISQ에 친화적인 QNLP에 접근했음을 의미한다. 이 독특한 QNLP 모델은 양자 하드웨어의 질이 개선됨에 따라 구체적인 확장 가능성을 보여준다.
IBM 양자 네트워크 소장 Dr. Anthony Annunziata는 "양자 자연 언어 처리에 관한 CQC 연구는 새롭고 중요한 용도를 향해 양자 정보 처리의 한계에 도전하고자 IBM 양자 시스템에 대한 접근성을 이용하는 IBM 파트너의 아주 고무적인 사례"라고 언급했다.
Cambridge Quantum Computing CEO Ilyas Khan은 "이는 NLP가 양자 네이티브라는 최초의 증거"라며, "이는 양자 컴퓨터가 잘 할 수 있는 작업이자, 장기적으로 고전적인 방식보다 더 잘할 수 있는 작업"라고 말했다. 이어 그는 "이 논문은 NISQ 시대에 출판된 가장 중요한 기초 논문 중 하나로서, NLP가 마침내 의미 인식 방식으로 가능하다는 사실을 확립한 것"이라고 설명했다.
옥스퍼드대학에서 이 논문에 기여한 Coecke 교수팀은 Konstantinos Meichanetzidis, Giovanni de Felice 및 Alexis Toumi로 구성된다. 이 논문은 아래 링크를 통해 arXiv에서 조회할 수 있다.
기초 논문[https://arxiv.org/pdf/2012.03755.pdf ]
실험 결과[https://arxiv.org/pdf/2012.03756.pdf ]
Cambridge Quantum Computing 소개
2014년에 설립된 CQC는 양자 소프트웨어 및 양자 알고리듬 분야의 글로벌 선도기업이다. 회사는 세계 유수의 양자 컴퓨팅 기업의 지원을 받으며, 빠르게 진화하는 양자 컴퓨팅 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 고객을 지원한다. CQC는 영국, 미국 및 일본에 사무실을 두고 있으며, 130명이 넘는 전문가로 구성된 팀을 운영한다. 추가 정보는 CQC 웹사이트 http://www.cambridgequantum.com을 방문한다.
출처: Cambridge Quantum Computing
Cambridge Quantum Computing Posts Foundational Scientific Papers on 'Meaning Aware' Quantum Natural Language Processing
-- 'Quantum native' attributes of natural language processing exploited in experiments on IBM quantum computers
CAMBRIDGE, England, Dec. 10, 2020 /PRNewswire/ -- Cambridge Quantum Computing (CQC [http://www.cambridgequantum.com/ ]) today announced that it has built on earlier advances in "meaning- aware" Quantum Natural Language Processing (QNLP), establishing that QNLP is quantum-native with expected near-term advantages over classical computers.
Natural language processing (NLP) is at the forefront of advances in contemporary artificial intelligence, and it is arguably one of the most challenging areas of the field. "Meaning-aware" NLP remains a distant aspiration using classical computers.
The steady growth of quantum hardware and notable improvements in the implementation of quantum algorithms mean that we are approaching an era when quantum computers might perform tasks that cannot be done on classical computers with a reasonable amount of resources in a repeatable manner, and which are important and suitable for everyday use.
In papers posted on arXiv - the scientific e-print repository, CQC's scientists provide conceptual and mathematical foundations for near-term QNLP in quantum computer scientist-friendly terms. The foundational paper is written in an expository style with tools that provide mathematical generality.
Aiming to canonically combine linguistic meanings with rich linguistic structure, most notably grammar, Professor Bob Coecke (Oxford University) and his team have proven that a quantum computer can achieve "meaning aware" NLP, thus establishing QNLP as quantum-native, on par with the simulation of quantum systems. Moreover, the leading Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) paradigm for encoding classical data on quantum hardware - variational quantum circuits - makes NISQ exceptionally QNLP-friendly.
CQC's team has previously established a quantum speed-up for QNLP tasks and demonstrated potential quantum advantage for NLP in various ways including by algorithmic speed-up for search-related or classification tasks, which are among the most dominant tasks within NLP, by utilising exponentially large quantum state spaces that allow for accommodating complex linguistic structures, and finally; by novel models of meaning, employing density matrices.
In the experimental paper that accompanies the foundational exposition, CQC describes in detail how it performs the first implementation of an NLP task run on two premium IBM quantum computers, which CQC has access to as a hub in the IBM Quantum Network. Sentences are instantiated as parameterised quantum circuits, and word-meanings are encoded in quantum states. CQC's scientists explicitly account for grammatical structure, which even in mainstream NLP is not commonplace, by faithfully hard-wiring it as entangling operations. This makes CQC's approach to QNLP particularly NISQ-friendly. This novel QNLP model shows concrete promise for scalability as the quality of quantum hardware improves.
"CQC's work on quantum Natural Language Processing is a very encouraging example of one of our partners using access to IBM's quantum systems to push the boundaries of quantum information processing toward new and important applications," said Dr. Anthony Annunziata, Director of the IBM Quantum Network.
"This is the first evidence that NLP is quantum native, meaning this is something that quantum computers can do well, and possibly better than classical methods in the long-term," said Ilyas Khan, CEO of Cambridge Quantum Computing. "We believe this is one of the most important foundational papers published in the NISQ era and establishes the fact that NLP is finally possible in a meaning-aware manner."
Professor Coecke's team in Oxford that contributed to the papers includes Konstantinos Meichanetzidis, Giovanni de Felice and Alexis Toumi. The papers can be found on arXiv through the following links:
The Foundational Paper is available here [https://arxiv.org/pdf/2012.03755.pdf ]
The Experimental results is available here [https://arxiv.org/pdf/2012.03756.pdf ]
About Cambridge Quantum Computing
Founded in 2014 and backed by some of the world's leading quantum computing companies, CQC is a global leader in quantum software and quantum algorithms, enabling clients to achieve the most out of rapidly evolving quantum computing hardware. CQC has offices in the UK, USA and Japan with a team of over 130 professionals. For more information, visit CQC at http://www.cambridgequantum.com.
Source: Cambridge Quantum Computing
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
(끝)
출처 : PRNewswire 보도자료
