수직적 의미: 일본어 경어를 통한 양자 회로의 대인 데이터

이 논문은 일본어 경어를 진지하게 다루어, 시스템 기능 언어학(SFL)의 대인 메타 기능, 특히 텐어를 양자 회로에 인코딩하기 위한 양자 자연어 처리(QNLP) 내에서 새로운 개념을 제안합니다. 문헌에서의 영어 편향으로 인해, 앞서 언급한 일본어와 같은 언어에서 나타나는 대인 커뮤니케이션의 미묘한 측면의 통합은 아직 개발되지 않았고 간과되고 있습니다. lambeq, 단체 범주, 및 문자열 다이어그램을 활용하여, 이 연구는 문법뿐 아니라 사회적 맥락, 특히 양자 회로에서 대인 상호작용을 정의하는 역할과 관계를 포착하기 위해 lambeq의 양자 컴퓨팅 프레임워크를 확장합니다. 이 접근법은 lambeq에서 경어 유형 h를 정의함으로써 그 목표를 향한 중요한 진전을 나타냅니다. 이 혁신적인 전략은 양자 회로가 언어의 복잡한 구조를 모델링할 수 있는 능력을 드러내며, 문법과 의미론—언어의 수평적인 텍스트 차원—을 넘어 인류 커뮤니케이션 및 사회적 상호작용의 수직적, 계층적 차원을 포용합니다. 이러한 관점을 통해, 이 논문은 QNLP의 잠재력이 전통적인 언어 분석을 초월할 수 있음을 강조하며, 언어의 보다 넓고 미묘한 이해를 옹호합니다. 여기에는 말해지는 것뿐만 아니라 대화자의 사회적 페르소나도 포함됩니다. 일본어 문법을 h 유형을 포함한 프리그룹 다이어그램으로 파싱하는 알고리즘과 다른 연구자들이 사용하고 기여할 수 있는 코드베이스가 소개됩니다. 마지막으로, 이러한 프리그룹 다이어그램에서 생성된 회로가 양자 기계 학습(QML) 응용 프로그램에 적합하다는 것을 보여주기 위해 장난감 실험을 수행합니다.