“lambeq”將句子轉換為量子電路，隨著量子計算系統的擴大，加速實用QNLP應用的開發

劍橋量子（“CQ”）宣布推出全球首個量子自然語言處理（QNLP）工具包和文庫。該工具包被稱為lambeq，以已故數學家和語言學家Joachim Lambek的名字命名。

lambeq是全球首個QNLP軟件工具包，能夠將句子轉換為量子電路。其目的是加快開發實用、現實世界的QNLP應用程序，如自動對話、文本挖掘、語言翻譯、文字到語音、語言生成和生物信息學。

lambeq在完全開源的基礎上推出，以造福全球量子計算界和快速發展的量子計算研究人員、開發人員和用戶生態系統。lambeq與CQ全球領先和快速增長的量子軟件開發平臺TKET無縫銜接，后者也是完全開源的。這使QNLP開發人員能夠訪問盡可能廣泛的量子計算機。

lambeq由首席科學家Bob Coecke領導的CQ位于牛津的量子計算研究團隊構思、設計和打造而成，由資深科學家Dimitrios Kartsaklis博士擔任平臺的首席架構師。lambeq和范圍更廣的QNLP是一個為期十多年的研究項目的結果。

Coecke表示：“我們的團隊一直在參與基礎性工作，探索如何利用量子計算機解決人工智能中一些最棘手的問題。這項工作的基礎是最初由我本人、現任CQ人工智能主管Steve Clark等人開創的進步結果。NLP是這些調查的核心。幾個月前的發布詳細介紹了CQ首次在實際量子計算機上實施QNLP的情況，以及我們在2019年12月首次披露了相關基本原則，現在lambeq的推出是自然邁出的下一步。”

Coecke補充道：“在過去一年中發表的各種論文中，我們不僅提供了量子計算機可以如何增強NLP的詳細信息，而且還證明了QNLP是“量子原生”，這意味著管理語言的組織結構在數學上與管理量子系統的結構是相同的。這將引領世界最終擯棄目前人工智能所依賴的不透明和近似性的蠻力技術模式。”

lambeq使CQ科學家先前描述的組成分布（DisCo）類型NLP實驗的設計和部署得以完成并實現自動化。這意味著從編碼文本結構的句法/語法圖表到采用TKET實施的（古典）張量網絡或量子電路，可針對文本分類等機器學習任務進行優化。lambeq采用模塊化設計，用戶可以在模型內外交換組件，并在架構設計中具有靈活性。

lambeq消除了專注于人工智能和人機互動的從業人員和研究人員的進入障礙，這可能是量子技術最重要的應用之一。TKET現在已有數十萬計的全球用戶群。lambedq有望成為尋求與QNLP應用程序互動之量子計算界最重要的工具包，而QNLP應用程序是人工智能最重要的市場之一。最近出現的一個關鍵點是，QNLP也將適用于在基因組學和蛋白質組學中出現的符號序列分析。

lambeq的推出合作伙伴，同時也是早期采用者的默克集團最近發布了一篇關于QNLP的研究論文，這是其與慕尼黑技術大學的創新計劃“量子創業實驗室”進行的一個項目的一部分。

來自默克IT醫療創新孵化器，同時也是Quantum Computing Interest Group聯合創始人的Thomas Ehmer表示：“利用量子計算的獨特功能實現根本性突破，是我們在默克開展的研究的重要組成部分。我們最近披露的與慕尼黑技術大學研究人員合作的QNLP項目證明，使用QNLP技術的句子二元分類任務即使在現階段也可以取得與現有傳統方法相當的結果。顯然，圍繞量子計算的基礎設施需要取得進步才能在商業上采用這些技術。重要的是，我們可以看到在QNLP中采用的這種方法為實現可解釋的人工智能開辟了道路，從而也為實現更準確和更可靠的智能開辟了道路，而這在醫學上是至關重要的。”

Kartsaklis表示：“QNLP有許多有趣的理論工作，但理論通常與實踐有一定距離。通過lambeq，我們為研究人員提供了獲得QNLP實驗方面實踐經驗的機會，目前這完全是一塊未曾觸及的區域。這是朝著實現量子硬件上的實用、現實世界的NLP應用程序成為現實方向邁出的關鍵一步。”

lambeq已在GitHub上作為傳統的Python存儲庫發布，并可在此處獲取：https://github.com/CQCL/lambeq。 迄今為止，lambeq生成的量子電路已在IBM量子計算機和Honeywell Quantum Solutions的H系列設備上執行和實施。

近年來，從客戶服務和消費者技術到醫療和廣告，基于NLP的應用已在全球各個行業普及。行業分析師表示，預計到2028年，全球NLP市場價值將達到1272.6億美元，復合年增長率接近30%。