Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Log inSign up
Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Blog
Job Board
Q3AS

© 2026 Aqora Quantum S.A.S.

TermsPrivacyLegal Notice

Железнодорожный транспорт: актуальные вопросы и инновации

ПРЕИМУЩЕСТВА И ПОТЕНЦИАЛ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КВАНТОВЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ НА УЗБЕКСКОМ ЯЗЫКЕ: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПОТЕНЦИАЛ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КВАНТОВЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ НА УЗБЕКСКОМ ЯЗЫКЕ

Bakhrikhon Ibragimovna Otakhonova, Ю. Юлдошев, К. Обидова

Published Feb 17, 2025• 0 citations
OpenAlex

Abstract

The rapid advancement of quantum computing offers promising avenues for enhancing the classification of textual data, particularly in languages like Uzbek, which pose unique linguistic challenges. This paper explores the advantages and potential of applying quantum algorithms to the classification of textual data in the Uzbek language. Quantum algorithms, with their ability to process and analyze large datasets more efficiently than classical algorithms, present significant opportunities for improving the accuracy and speed of natural language processing (NLP) tasks, including sentiment analysis, topic modeling, and language translation. The unique structure and morphological richness of the Uzbek language, which can complicate traditional computational methods, may benefit from quantum computing's enhanced pattern recognition and optimization capabilities. Additionally, this paper discusses the current challenges, such as hardware limitations and the early stage of algorithm development, while highlighting the future prospects of integrating quantum computing into Uzbek language processing. The study aims to provide insights into how quantum algorithms can revolutionize the field of textual data classification in underrepresented languages like Uzbek, paving the way for more efficient and accurate linguistic analysis.

Related papers

Quantum Algorithms In NLP: Redefining Language Processing Paradigms

Deepti Chopra, Praveen Arora

The advent of quantum computing has led to increase in computational capabilities, leading to exponential speedups for problems that takes lot of time when solved using classical computing. Natural Language Processing (NLP), an application of artificial intelligence is concerned with enabling machines to understand, interpret, and generate human language. We may speed up the implementation of Natural Language Processing tasks by the integration of quantum algorithms. This paper shows the impact of quantum computing on NLP, explaining how quantum algorithms play an important role in redefining traditional language processing paradigms. This paper discusses various quantum algorithms applied to NLP, including quantum machine learning approaches for text classification, clustering, and sentiment analysis, as well as quantum inspired neural networks for advanced language modeling. This paper discusses novel quantum NLP models, such as quantum variational algorithms and quantum enhanced transformers, which promise significant improvements in speed, accuracy, and contextual understanding. This paper also addresses the limitations and challenges of quantum NLP., including the current state of quantum hardware, noise issues, and the need for robust quantum programming frameworks. It aims to provide a comprehensive overview of how quantum algorithms are revolutionizing NLP and what the future holds for this emerging interdisciplinary field

Nanotechnology Perceptions•Oct 18, 2024•1 citation

QUANTUM ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TECHNOLOGY CAPABLE OF CHANGING MARKETS AND BUSINESS MODELS

Aleksei Aleksandrovich Volkorez, Е.В. Ширинкина

Актуальность исследования обусловлена тем, что сегодня один из наиболее серьезных фундаментальных вызовов для технологических компаний – это то, что потребности в вычислительных мощностях постоян- но растут. Бизнес-среда все быстрее приближается к новой вычислительной парадигме. Одним из ответов на этот вызов могут стать квантовые техноло- гии. Авторами в данном исследовании представлено главное преимущество квантовых вычислений, отмечается, что они основаны совершенно на других принципах, чем традиционные, и будут использовать собственную аппарат- ную и математическую базу. Эмпирической базой исследования послужили исследования института искусственного интеллекта AIRI. Цель исследо- вания – оценка текущего состояния квантовых вычислений и определение направления развития этого направления, а также препятствий и ограниче- ний применения квантовых технологий. Практическая значимость данного исследования заключается в том, что по зволит бизнес-сообществу, а также органам государственной власти выработать стратегию развития в новой вычислительной парадигме.

Journal of Monetary Economics and Management•Jul 11, 2024•1 citation

Quantum Natural Language Processing for Morphologically Rich Languages: A Case Study on Persian

Alireza Rezaei, Azam Bastanfard

The utilization of quantum computing theory to natural language processing (NLP), or Quantum Natural Language Processing (QNLP), has the potential to efficiently address the complexities of morphologically rich languages (MRLs) like Persian. The study is grounded on examining the ability of QNLP models, specifically the DisCoCat model and tensor network representations, to enhance semantic understanding, disambiguation, and syntactic modeling of Persian. Based on the strong morphological features of Persian, syntactical variability, and resource limitation, standard NLP methods are highly restricted. By leveraging the capabilities of quantum-inspired models and platforms such as Lambeq and PennyLane—augmented by language-specific preprocessing, morphological processing, and embeddings—this research provides a blueprint towards more accurate and resource-efficient NLP deployments for Persian. The quantum semantic models that have been proposed leverage superposition, entanglement, and category theory to enhance linguistic subtleties encoding and thus perform better at translation, sentiment analysis, and syntactic parsing. This research emphasizes the potential of quantum-inspired methods in revolutionizing NLP for morphologically rich and low-resource languages, paving the way for experimental tests on quantum hardware in the future and increased linguistic applications.

Artificial Intelligence Tools in Software and Data Engineering (AITSDE)•Sep 17, 2025•0 citations

Quantum Computers and Quantum Algorithms. Part 2. Quantum Algorithms

V. M. Solovyev

КВАНТОВЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ И КВАНТОВЫЕ АЛГОРИТМЫ Часть 2. КВАНТОВЫЕ АЛГОРИТМЫ В. М. Соловьев Соловьев Владимир Михайлович, кандидат технических наук, доцент кафедры математической кибернетики и компьютерных наук, начальник Поволжского регионального центра новых информационных технологий, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского,

Izvestiya of Saratov University Mathematics Mechanics Informatics•Jan 1, 2016•2 citations

Quantum Computing Impact on Traditional Computer Architecture Models

Университет Алнур, Салих Махмуд Аттья, Сухад Касим Дж. Хаддад +7 more

Исследованы потенциальные последствия квантовых вычислений для традиционных моделей компьютерной архитектуры, уделяя особое внимание проблемам интеграции и преобразующим возможностям. Проведены обширные обзоры литературы и моделировали, чтобы сравнить производительность квантовых и классических вычислительных архитектур при различных вычислительных нагрузках. Ключевые показатели производительности были разработаны для оценки масштабируемости, эффективности и возможности включения принципов квантовых вычислений в существующие архитектурные модели. Показано, что квантовые вычисления могут значительно повысить скорость обработки и эффективность конкретных алгоритмических процедур, особенно криптографии и крупномасштабного анализа данных. Однако современные квантовые компьютеры имеют проблемы с точки зрения частоты ошибок и времени когерентности кубитов, что усложняет их интеграцию со стандартными архитектурами. Хотя квантовые вычисления представляют собой смену парадигмы с многообещающим улучшением скорости и эффективности вычислений, необходимы значительные технологические достижения, прежде чем их можно будет полностью интегрировать в существующие модели компьютерной архитектуры.

Radioelectronics Nanosystems Information Technologies•Sep 6, 2024•0 citations

Semantic Analysis of Auto-Generated Sentences Using Quantum Natural Language Processing

J. Kavya, K. Krishnaveni, K. Namratha +2 more

Abstract: Quantum Natural Language Processing (QNLP) represents a pioneering approach to understanding and analyzing natural language by leveraging the principles of quantum computing. This project aims to explore the semantic analysis of autogenerated sentences using QNLP techniques. Traditional Natural Language Processing (NLP) methods have achieved significant milestones in language understanding and generation; however, they often struggle with the intricacies of context, ambiguity, and the vast computational resources required for complex tasks. QNLP offers a novel paradigm by utilizing the superposition and entanglement properties of quantum states, potentially revolutionizing how semantic meaning is extracted and processed. The primary objective of this project is to develop a QNLP framework capable of performing semantic analysis on autogenerated sentences. We will investigate the application of quantum algorithms and quantum machine learning models to decode the semantic structure and context of sentences generated by language models. This involves encoding textual data into quantum states, applying quantum gates and circuits to manipulate these states, and measuring the outcomes to interpret semantic information. By integrating quantum computing with NLP, this project seeks to achieve higher accuracy and efficiency in understanding complex language patterns. The anticipated outcomes include a comprehensive evaluation of QNLP's performance in semantic analysis, a comparison with classical NLP methods, and potential advancements in language processing tasks such as sentiment analysis, language translation, and text summarization. This project will contribute to the growing body of research at the intersection of quantum computing and artificial intelligence, paving the way for innovative solutions in the field of natural language processing.

International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology•Nov 24, 2024•0 citations
The rapid advancement of quantum computing offers promising avenues for enhancing the classification of textual data, particularly in languages like Uzbek, which pose unique linguistic challenges. This paper explores the advantages and potential of applying quantum algorithms to the classification of textual data in the Uzbek language. Quantum algorithms, with their ability to process and analyze large datasets more efficiently than classical algorithms, present significant opportunities for improving the accuracy and speed of natural language processing (NLP) tasks, including sentiment analysis, topic modeling, and language translation. The unique structure and morphological richness of the Uzbek language, which can complicate traditional computational methods, may benefit from quantum computing's enhanced pattern recognition and optimization capabilities. Additionally, this paper discusses the current challenges, such as hardware limitations and the early stage of algorithm development, while highlighting the future prospects of integrating quantum computing into Uzbek language processing. The study aims to provide insights into how quantum algorithms can revolutionize the field of textual data classification in underrepresented languages like Uzbek, paving the way for more efficient and accurate linguistic analysis.
The advent of quantum computing has led to increase in computational capabilities, leading to exponential speedups for problems that takes lot of time when solved using classical computing. Natural Language Processing (NLP), an application of artificial intelligence is concerned with enabling machines to understand, interpret, and generate human language. We may speed up the implementation of Natural Language Processing tasks by the integration of quantum algorithms. This paper shows the impact of quantum computing on NLP, explaining how quantum algorithms play an important role in redefining traditional language processing paradigms. This paper discusses various quantum algorithms applied to NLP, including quantum machine learning approaches for text classification, clustering, and sentiment analysis, as well as quantum inspired neural networks for advanced language modeling. This paper discusses novel quantum NLP models, such as quantum variational algorithms and quantum enhanced transformers, which promise significant improvements in speed, accuracy, and contextual understanding. This paper also addresses the limitations and challenges of quantum NLP., including the current state of quantum hardware, noise issues, and the need for robust quantum programming frameworks. It aims to provide a comprehensive overview of how quantum algorithms are revolutionizing NLP and what the future holds for this emerging interdisciplinary field
Актуальность исследования обусловлена тем, что сегодня один из наиболее серьезных фундаментальных вызовов для технологических компаний – это то, что потребности в вычислительных мощностях постоян- но растут. Бизнес-среда все быстрее приближается к новой вычислительной парадигме. Одним из ответов на этот вызов могут стать квантовые техноло- гии. Авторами в данном исследовании представлено главное преимущество квантовых вычислений, отмечается, что они основаны совершенно на других принципах, чем традиционные, и будут использовать собственную аппарат- ную и математическую базу. Эмпирической базой исследования послужили исследования института искусственного интеллекта AIRI. Цель исследо- вания – оценка текущего состояния квантовых вычислений и определение направления развития этого направления, а также препятствий и ограниче- ний применения квантовых технологий. Практическая значимость данного исследования заключается в том, что по зволит бизнес-сообществу, а также органам государственной власти выработать стратегию развития в новой вычислительной парадигме.
The utilization of quantum computing theory to natural language processing (NLP), or Quantum Natural Language Processing (QNLP), has the potential to efficiently address the complexities of morphologically rich languages (MRLs) like Persian. The study is grounded on examining the ability of QNLP models, specifically the DisCoCat model and tensor network representations, to enhance semantic understanding, disambiguation, and syntactic modeling of Persian. Based on the strong morphological features of Persian, syntactical variability, and resource limitation, standard NLP methods are highly restricted. By leveraging the capabilities of quantum-inspired models and platforms such as Lambeq and PennyLane—augmented by language-specific preprocessing, morphological processing, and embeddings—this research provides a blueprint towards more accurate and resource-efficient NLP deployments for Persian. The quantum semantic models that have been proposed leverage superposition, entanglement, and category theory to enhance linguistic subtleties encoding and thus perform better at translation, sentiment analysis, and syntactic parsing. This research emphasizes the potential of quantum-inspired methods in revolutionizing NLP for morphologically rich and low-resource languages, paving the way for experimental tests on quantum hardware in the future and increased linguistic applications.
КВАНТОВЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ И КВАНТОВЫЕ АЛГОРИТМЫ Часть 2. КВАНТОВЫЕ АЛГОРИТМЫ В. М. Соловьев Соловьев Владимир Михайлович, кандидат технических наук, доцент кафедры математической кибернетики и компьютерных наук, начальник Поволжского регионального центра новых информационных технологий, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского,
Исследованы потенциальные последствия квантовых вычислений для традиционных моделей компьютерной архитектуры, уделяя особое внимание проблемам интеграции и преобразующим возможностям. Проведены обширные обзоры литературы и моделировали, чтобы сравнить производительность квантовых и классических вычислительных архитектур при различных вычислительных нагрузках. Ключевые показатели производительности были разработаны для оценки масштабируемости, эффективности и возможности включения принципов квантовых вычислений в существующие архитектурные модели. Показано, что квантовые вычисления могут значительно повысить скорость обработки и эффективность конкретных алгоритмических процедур, особенно криптографии и крупномасштабного анализа данных. Однако современные квантовые компьютеры имеют проблемы с точки зрения частоты ошибок и времени когерентности кубитов, что усложняет их интеграцию со стандартными архитектурами. Хотя квантовые вычисления представляют собой смену парадигмы с многообещающим улучшением скорости и эффективности вычислений, необходимы значительные технологические достижения, прежде чем их можно будет полностью интегрировать в существующие модели компьютерной архитектуры.
Abstract: Quantum Natural Language Processing (QNLP) represents a pioneering approach to understanding and analyzing natural language by leveraging the principles of quantum computing. This project aims to explore the semantic analysis of autogenerated sentences using QNLP techniques. Traditional Natural Language Processing (NLP) methods have achieved significant milestones in language understanding and generation; however, they often struggle with the intricacies of context, ambiguity, and the vast computational resources required for complex tasks. QNLP offers a novel paradigm by utilizing the superposition and entanglement properties of quantum states, potentially revolutionizing how semantic meaning is extracted and processed. The primary objective of this project is to develop a QNLP framework capable of performing semantic analysis on autogenerated sentences. We will investigate the application of quantum algorithms and quantum machine learning models to decode the semantic structure and context of sentences generated by language models. This involves encoding textual data into quantum states, applying quantum gates and circuits to manipulate these states, and measuring the outcomes to interpret semantic information. By integrating quantum computing with NLP, this project seeks to achieve higher accuracy and efficiency in understanding complex language patterns. The anticipated outcomes include a comprehensive evaluation of QNLP's performance in semantic analysis, a comparison with classical NLP methods, and potential advancements in language processing tasks such as sentiment analysis, language translation, and text summarization. This project will contribute to the growing body of research at the intersection of quantum computing and artificial intelligence, paving the way for innovative solutions in the field of natural language processing.