KVANT BELGILAR ASOSIDA MATNLARNI TASNIFLASH ALGORITMI

Mazkur maqola kvant belgilarni shakllantirish va ular asosida matnlarni tasniflash masalasini hal etishga bag‘ishlangan. Unda sarkazmlarni neyron tarmoq orqali tasniflash uchun kvant one-hot algoritmi taklif etilgan. Bugungi kunda sarkazmlar ijtimoiy tarmoq, axborot saytlar va messenjer kabilarda ko‘p uchraydi. Ularni tahlil qilish va tasniflash tabiiy tilni qayta ishlash sohasining dolzarb muammolaridan biri hisoblanadi. Sarkazm ifodalari, odatda, kontekstga bog‘liq bo‘ladi. Ularni aniqlash uchun taklif etilgan kvant one-hot algoritmi matnli ma’lumotni vektor ko‘rinishida ifodalash uchun qo‘llangan va shakllantirilgan vektorlar asosida neyron tarmog‘i o‘qitilgan. Kvant one-hot algoritmi asosida matnli ma’lumotlar kvant amplitudalarga o‘tkaziladi va shu asosda vektorizatsiya natijalari bo‘yicha o‘lchash amalga oshiriladi. O‘lchash orqali kvant ma’lumotlar klassik holatga o‘tkaziladi. Bu ma’lumotlar LSTM neyron tarmog‘ida o‘qitiladi. Olib borilgan amaliy tajribalarda kvant yondashuvlar klassik yondashuvlarga nisbatan yuqori natijalar qayd etdi. Ushbu tadqiqot kvant kodlash usullarining chuqur o‘qitish tizimlarida qo‘llanish imkoniyatlarini ochib berdi. Bu matnlarni tahlil qilish sohasida yangi yondashuvlarga asos bo‘lishi mumkin.

Данная статья посвящена решению задачи формирования квантовых признаков и классификации текстов на их основе. В работе предложен квантовый алгоритм one-hot для классификации выражений сарказма посредством нейронной сети. В настоящее время саркастические  высказывания широко распространены в социальных сетях, на информационных сайтах и в мессенджерах. Их анализ и классификация являются одной из актуальных задач области обработки естественного языка. Саркастические выражения, как правило, зависят от контекста. Для их выявления предложенный квантовый алгоритм one-hot использован для представления текстовых данных в векторной форме, и на основе сформированных векторов произведено обучение нейронной сети. На основе квантового алгоритма one-hot текстовые данные переводятся в квантовые амплитуды, после чего в соответствии с результатами векторизации выполняется измерение. Путём измерения квантовые данные переводятся в классическое состояние. Эти данные используются для обучения нейронной сети LSTM. Проведённые экспериментальные исследования показали, что квантовые подходы обеспечивают более высокие результаты по сравнению с классическими. Данное исследование раскрывает возможности применения квантовых методов кодирования в системах глубокого обучения и может послужить основой для появления новых подходов в области анализа текстов.

This article is devoted to solving the problem of forming quantum features and classifying texts based on them. A quantum one-hot algorithm is proposed for classifying sarcastic expressions using a neural network. Today, sarcasm is frequently encountered on social networks, information websites, and messengers. Its analysis and classification constitute one of the pressing challenges in the field of natural language processing. Sarcastic expressions are generally context-dependent. To detect them, the proposed quantum one-hot algorithm was applied to represent textual data in vector form, and a neural network was trained on the generated vectors. Based on the quantum one-hot algorithm, textual data 
are transformed into quantum amplitudes, after which measurement is performed according to the vectorization results. Through measurement, the quantum data are converted into classical form. These data are then used to train an LSTM neural network. Experimental results demonstrated that quantum approaches outperform classical ones. This study highlights the potential for applying quantum encoding methods in deep learning systems, which may serve as a foundation for new approaches in text analysis.