КВАНТ ҲИСОБЛАШЛАР АСОСИДА МАТНЛАРГА ДАСТЛАБКИ ИШЛОВ БЕРИШ ДАСТУРИЙ МАЖМУАСИ
Ниёзматова Н.А., Тургунова Н.М., Абдурахманова Н.Н.
Abstract
Мазкур мақола квант ҳисоблашлар асосида матнларга дастлабки ишлов бериш дастурий мажмуасини ишлаб чиқишга бағишланган бўлиб, унда матнли маълумотларга дастлабки ишлов беришнинг классик ва квант ёндашувлари ҳамда таснифлаш усуллари баён этилган. Дастурий таъминот яратишда классик NLP ёндашувлари билан бир қаторда квант векторлаш усуллари, хусусан квант one-hot, TF_IDF, bag of words ва word2vec усулларидан фойдаланилган. Квант алгоритмлар матн элементларини Гилберт фазосида ифодалаб, у сўзлар орасидаги семантик боғлиқликни нисбатан аниқ ва тез акс эттиради. Дастурий таъминот асосида дастлабки ишлов берилган матнли маълумотлар классик ва квант векторлаш усуллари орқали қайта ишланиб, машинали ўқитиш усуллари ва нейрон тармоқ моделлари асосида таснифлаш амалга оширилиб, улар ўзаро таққосланди. Квант ёндашувлар ва машинали ўқитиш усулларида ўтказилган тажрибаларда аниқлик классик ёндашувларга нисбатан ўртача 3-7% юқори бўлди. Бунда квант ёндашувлар табиий тилни қайта ишлашда, хусусан, матнларни таҳлил қилиш, семантик моделлаштириш ва машинали ўқитиш тизимларида самарали восита сифатида кенг қўлланилиши мумкин.