Cambridge Quantum („CQ“) hat ein Toolkit und eine Bibliothek für Quantum Natural Language Processing (QNLP) veröffentlicht. Das Toolkit heißt lambeq, benannt nach dem Mathematiker und Sprachwissenschaftler Joachim Lambek.
lambeq wandelt Sätze in ein Quantum um Schaltung. Es wurde entwickelt, um die Entwicklung praktischer, realer QNLP-Anwendungen zu beschleunigen, einschließlich Dialog, Text Mining, Sprachübersetzung, Text-to-Speech, Sprachgenerierung und Bioinformatik.
lambeq wurde auf vollständig Open-Source-Basis zum Nutzen der weltweiten Quantencomputing-Community und des schnell wachsenden Ökosystems von Quantencomputing-Forschern, -Entwicklern und -Benutzern veröffentlicht. lambeq arbeitet nahtlos mit TKET von CQ zusammen, der Quanten-Software-Entwicklungsplattform, die ebenfalls vollständig Open Source ist. Damit erhalten QNLP-Entwickler Zugriff auf ein möglichst breites Spektrum an Quantencomputern.
lambeq wurde von CQs Quantencomputing-Forschungsteam in Oxford unter der Leitung von Chefwissenschaftler Bob Coecke und dem leitenden Wissenschaftler Dimitrios Kartsaklis, Ph.D., als Chefarchitekt der Plattform konzipiert, entworfen und entwickelt. lambeq und QNLP im weiteren Sinne sind das Ergebnis eines mehr als zehnjährigen Forschungsprojekts.
lambeq ermöglicht und automatisiert das Design und die Bereitstellung von NLP-Experimenten des Compositional-Distributional (DisCo)-Typs, die CQ-Wissenschaftler zuvor beschrieben haben.
Dies bedeutet, von Syntax-/Grammatikdiagrammen, die die Struktur eines Textes kodieren, entweder zu (klassischen) Tensornetzwerken oder mit TKET implementierten Quantenschaltungen zu wechseln, die für maschinelle Lernaufgaben wie die Textklassifizierung optimiert werden können. lambeq ist modular aufgebaut, sodass Benutzer Komponenten in und aus dem Modell austauschen können und Flexibilität beim Architekturdesign haben.
lambeq beseitigt die Eintrittsbarrieren für Praktiker und Forscher, die sich auf KI und Mensch-Maschine-Interaktionen konzentrieren, möglicherweise eine der wichtigsten Anwendungen von Quantentechnologien.
TKET hat eine weltweite Benutzerbasis gewonnen, die mittlerweile in die Hunderttausende geht. lambeq hat das Potenzial, das wichtigste Toolkit für die Quantencomputing-Community zu werden, die sich mit QNLP-Anwendungen beschäftigen möchte, die zu den wichtigsten Märkten für KI zählen. Ein wichtiger Punkt, der sich in letzter Zeit herausgestellt hat, ist, dass QNLP auch auf die Analyse von Symbolsequenzen anwendbar sein wird, die sowohl in der Genomik als auch in der Proteomik vorkommen.
lambeq wurde als konventionelles Python-Repository auf Github veröffentlicht und ist hier verfügbar: https://github.com/CQCL/lambeq. Die von Lambeq erzeugten Quantenschaltungen wurden bisher auf IBM-Quantencomputern und auf Geräten der H-Serie von Honeywell Quantum Solutions ausgeführt und implementiert.
Das Toolkit wird durch einen auf arxiv hochgeladenen technischen Bericht vorgestellt, der hier verfügbar ist, während ein allgemein zugänglicher Blogbeitrag hier zu finden ist. Technische Anfragen können an lambeq-support@cambridgequantum.com gerichtet werden.