【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于量子遷移學習與人工智能融合領域，具體涉及一種基于量子遷移學習的文本分類方法，更具體地說，涉及一種結合了復雜量子內核自注意網絡(cqksan)的量子遷移學習模型，用于提高文本分類性能。
技術介紹
1、近年來，量子計算作為一項變革性的技術，通過量子比特(qubit)的疊加和糾纏現象，展示了其在多個領域中的巨大潛力，尤其是在解決經典計算難以應對的高維、復雜數據問題上。由于量子計算的這種特性，量子計算機有望在未來為人工智能(ai)領域帶來革命性的變革。
2、人工智能中的機器學習已經通過經典方法取得了顯著進展，特別是在自然語言處理(nlp)等領域，經典的深度學習模型(如bert、transformer等)在文本分類、機器翻譯、命名實體識別等任務中表現出色。然而，這些經典方法的局限性在于處理高維復雜數據時的效率低下，且需要大量的計算資源。為了克服這些問題，量子遷移學習與機器學習的結合成為一種極具前景的解決方案。
3、在當前的噪聲中尺度量子(nisq)設備時代，量子位數量和錯誤率仍然對純量子遷移學習的應用產生限制。因此，混合經典-量子模型成為一種有效的解決方案。通過將經典的神經網絡用于特征提取，再結合量子電路進行分類，這些模型可以在當前量子硬件的限制下優化性能。
4、遷移學習作為一種有效提高機器學習效率和準確性的方法，已經被廣泛應用于nlp任務中，特別是在處理低資源語言和跨語言適應問題上。量子遷移學習是量子遷移學習與遷移學習的融合，旨在利用量子處理和模式識別的優勢，優化特定任務的解決方案。p>
5、現有研究中，經典到量子遷移學習方法通過經典特征提取器與量子分類器的結合，在多個領域展示了性能提升，尤其是在處理小數據集和高維復雜任務時。量子自注意力網絡(qsann)、量子核自注意力機制(qksam)、以及量子混合狀態自注意網絡(qmsan)等模型均已被提出并應用于nlp領域，展示了量子遷移學習在文本分類和語言建模中的潛在優勢。
6、本專利技術提出了一種基于量子遷移學習的復雜量子內核自注意網絡(cqksan)模型，通過結合量子電路和自注意機制，提升文本分類的效率和準確性。利用量子遷移學習的框架，cqksan充分利用經典預訓練模型的優勢，并通過量子遷移學習的特性進行增強。在實驗中，cqksan模型在學習效率和準確性方面顯著優于傳統深度學習模型，特別是在小樣本數據集上展現出更快的收斂速度和更高的模型穩定性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于量子遷移學習的復雜量子內核自注意網絡(cqksan)模型，用于解決現有文本分類任務中效率和準確性不足的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供了如下方案：
3、本專利技術提供一種基于量子遷移學習的復雜量子內核自注意網絡的文本分類方法，包括以下步驟：
4、s1：構建預訓練的經典神經網絡(如bert)作為特征提取器，將輸入的文本數據通過預訓練模型提取特征。
5、s2：將提取的特征通過量子電路進行處理，量子電路基于量子疊加與糾纏特性，優化了特征表示能力。使用角度編碼將經典特征映射到量子態。
6、s3：在量子電路中應用自注意機制，將輸入特征轉化為高維量子態，計算查詢、鍵和值，并通過量子電路執行自注意力機制，獲得更好的特征權重分配。
7、s4：利用復雜量子內核方法(cqksan)模型，通過量子特征映射和內核函數計算不同輸入樣本之間的相似度，完成文本分類。
8、s5：通過量子遷移學習框架，結合經典神經網絡和量子電路的優勢，提升模型的學習效率和準確性。
9、進一步的，在s1中，構建預訓練的經典神經網絡(如bert)作為特征提取器，將輸入的文本數據通過預訓練模型提取特征，具體為：
10、預訓練模型為bert模型，該模型通過雙向編碼器對文本數據進行上下文感知的特征提取，并在下游任務中進行微調以適應特定的文本分類任務。預訓練的bert模型提供了強大的上下文感知句子表示，可以微調用于各種下游nlp任務。微調需要調整多個超參數，其值直接影響模型的性能。bertbase模型由12層隱藏層組成，每層有768個隱藏單元和12個注意頭，總計1.1億個參數。bertbase模型接受最長512個標記的輸入序列，每個標記由特定的嵌入表示。這些嵌入用于各種nlp任務，包括句法分析。輸入序列中的標記可以是區分大小寫或不區分大小寫的，結果是兩種不同的預訓練模型。bert的雙向性使其能夠內部編碼豐富的上下文信息，并在微調階段適應特定任務，使其成為近年來的基礎模型。
11、在征將標記序列輸人bert之前，序列前面會加上一個特殊的[cls]標記，用丁獲取整個序列的向量表示。另一個特殊標記[sep]放在每個句子的末尾。給定輸人序列t＝(t1,t2,…,tm),bert的輸出為h＝(h0,h1,h2,…,hm),其中是[cis]標記的最終隱藏狀態，提供了整個輸入序列的匯總表示，而h1,h2,…,hm是其他標記的最終隱藏狀態。為了將輸入標記序列分類為k個不同的文本類別，最終隱藏狀態h0被輸入到分類層，隨后講行softmax操作，將每個文本類別的分數轉換為概率：p＝softmax(cwt)。其中是分類層的參數矩陣。通過這種方式，bert可以有效地執行各種nlp任務。
12、進一步的，在s2中，將提取的特征通過量子電路進行處理，量子電路基于量子疊加與糾纏特性，優化了特征表示能力。使用角度編碼將經典特征映射到量子態，具體為：
13、量子電路通過量子比特的旋轉門(rotation?gate)進行角度編碼，這是一種常見的將經典信息映射到量子態的方式。經典特征hi通過旋轉門ry(θ)映射到量子態：其中，θi由經典特征hi決定。通過這種方式，bert提取的經典向量被嵌入到量子態中。多個量子比特之間通過量子糾纏門(如cnot門)進行糾纏，從而增強特征表達能力，利用量子疊加和糾纏特性對數據進行更有效的編碼。
14、首先通過量子處理：bert模型從輸入文本中提取特征，然后通過經典神經網絡層進行處理，以獲得量子電路輸入的實部。輸入的實部使用ansatz編碼為量子態。量子電路隨后執行以下操作：應用旋轉門(ry)將實部編碼為量子態。根據ansatz類型，應用不同的量子電路：1.heansatz：應用hadamard門將量子比特初始化為疊加態。基于參數應用旋轉門(rz)到每個量子比特。在相鄰量子比特之間應用受控旋轉門(cry)。2.qaoaansatz：應用hadamard門將量子比特初始化為疊加態。應用旋轉門(ry)到每個量子比特。在相鄰量子比特之間應用受控非門(cnot)門，隨后是旋轉門(rz)和另一組cnot門。
15、進一步的，在s3中，在量子電路中應用自注意機制，將輸入特征轉化為高維量子態，計算查詢、鍵和值，并通過量子電路執行自注意力機制，獲得更好的特征權重分配，具體為：
16、查詢(query)、鍵(key)和值(valu本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在S1中，構建預訓練的經典神經網絡(如BERT)作為特征提取器具體為：
3.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在S2中，經典的BERT輸出的特征數據被轉換為量子態具體為：
4.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在S3中，將輸入特征轉化為高維量子態，計算查詢、鍵和值，并通過量子電路執行自注意力機制，獲得更好的特征權重分配，具體為：
5.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在S4中，利用復雜量子內核方法(CQKSAN)模型，通過量子特征映射和內核函數計算不同輸入樣本之間的相似度，完成文本分類，具體為：
6.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于，在S5中，通過量子遷移學習框架，結合經典神經網絡和量子電路的優勢，提升模型的學習效率和準確性，具體方法為：
【技術特征摘要】
1.一種基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在s1中，構建預訓練的經典神經網絡(如bert)作為特征提取器具體為：
3.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在s2中，經典的bert輸出的特征數據被轉換為量子態具體為：
4.根據權利要求1所述的基于量子遷移學習的文本識別方法，其特征在于：在s3中，將輸入特征轉化為高維量子態，計...
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