31、如何让量子比特“说话”

如何让量子比特“说话”

1. 词语网络

• 词语的含义 ：词语的含义并非仅局限于字典中的解释。在字典出现之前，人们就已经在使用词语，很多人也并非通过查字典来学习词语。如今，机器学习词语含义的方式与人们类似，从词语使用的上下文来学习，正如维特根斯坦所说“意义即使用”，以及弗斯的名言“观其伴而知其词”。
• 句子的含义 ：句子并非简单的“词语袋”，而是一个词语以特定方式相互作用的网络。当我们听到一个包含熟悉词语的新句子时，往往能够理解其含义，这就是为什么不需要句子字典。这里有两个重要问题：
  • 如何根据词语的含义推导出句子的含义？
  • 能否从句子的含义推断出句子中词语的含义？

大约10年前，有人开始绘制网络来解决第一个问题，这种网络被称为“字符串图”。例如：

flowers
likes
Bob
gives
Claire
that
(the)
Alice

以一个更简单的例子“Alice Bob hates”来说，盒子代表词语的含义，线条是传递含义的通道，主语“Alice”和宾语“Bob”传递到动词“hates”，共同构成句子的含义。这种方式可以扩展到更大的句子甚至多篇文本。词语在句子中的流动可以追溯到20世纪30年代的相关研究，他们将不同语言的语法结构统一为单一的数学结构。

2. 语言是量子原生的

语言学的图形框架中的字符串图源自为量子理论提供网络式语言的工作。研究建立了词语含义与量子态、语法结