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{{Abschlussarbeit
 
{{Abschlussarbeit
|Titel=Using Quantum Computing in  Natural Language Processing
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|Titel=Quantum Computing for Natural Language Processing
 
|Abschlussarbeitstyp=Master, Diplom
 
|Abschlussarbeitstyp=Master, Diplom
|Betreuer=Michael Färber
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|Betreuer=Michael Färber;Nicholas Popovic
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Forschungsgruppe=Web Science
 
|Abschlussarbeitsstatus=Offen
 
|Abschlussarbeitsstatus=Offen
|Beginn=2022/03/01
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|Beginn=2022/05/02
 
|Ausschreibung=Abschlussarbeit_AIFB_QNLP.pdf
 
|Ausschreibung=Abschlussarbeit_AIFB_QNLP.pdf
|Beschreibung DE==== Topic ===
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|Beschreibung DE==== Thema ===
  
In recent years, first approaches have been proposed to apply techniques of quantum computing [0] to natural language processing (NLP) tasks, such as machine translation, question answering, and relation extraction from text. However, the practical applicability of quantum NLP (QNLP) has been investigated only to a limited degree so far. Examples are given in [1][2].  
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In den letzten Jahren wurden erste Ansätze vorgeschlagen, Techniken des Quantencomputings [0] zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) anzuwenden, etwa zur maschinellen Übersetzung, zur Beantwortung von Fragen und zur Extraktion von Relationen aus Text. Allerdings ist die praktische Anwendbarkeit von Quanten-NLP (QNLP) bisher nur begrenzt untersucht worden. Beispiele sind in [1][2] angegeben.
  
In this thesis, the student is asked to first review state-of-the-art approaches for se-lected QNLP tasks, such as relation extraction. Based on existing frameworks, such as lambeq, the student will then design, implement, and evaluate experiments similar to [1] – to see the current limitations and potential of QNLP. The focus will be particularly on scaling up QNLP-implementations as far as possible given available hardware [3].  
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Aufgabe dieser Abschlussarbeit ist es, zunächst aktuelle Ansätze für ausgewählte QNLP-Aufgaben, wie z. B. die Relationsextraktion, in der Literatur zu recherchieren und einzuordnen. Basierend auf bestehenden Frameworks wie Lambeq wird der Student dann ''einfache'' Experimente ähnlich wie [1] – entwerfen, implementieren und evaluieren, um die aktuellen Einschränkungen und Potenziale von QNLP zu erkennen. Der Fokus wird insbesondere darauf liegen, QNLP-Implementierungen so weit wie möglich bei vorhandener Hardware hochzuskalieren [3].
  
  
=== Prerequisites ===
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=== Voraussetzungen ===
  
The student should have solid programming skills in Python. Furthermore, the student should be highly motivated to study the foundations of quantum computing and to proactively work on the project.
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Der Student sollte über solide Programmierkenntnisse in Python verfügen. Darüber hinaus sollte der Studierende motiviert sein, sich mit den Grundlagen des Quantencomputings auseinanderzusetzen, ist kein spezifisches Vorwissen notwendig!
  
  
  
[0] https://www.youtube.com/watch?v=-y3CBaW50VA  
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[0] https://www.youtube.com/watch?v=-y3CBaW50VA
  
[1] https://arxiv.org/pdf/2102.12846.pdf  
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[1] https://arxiv.org/pdf/2102.12846.pdf
  
[2] https://github.com/CQCL/lambeq  
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[2] https://github.com/CQCL/lambeq
  
 
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing
 
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing
 
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Aktuelle Version vom 26. April 2022, 20:22 Uhr



Quantum Computing for Natural Language Processing




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Master, Diplom
Betreuer: Michael FärberNicholas Popovic
Forschungsgruppe: Web Science

Archivierungsnummer: 4864
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 02. Mai 2022
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Thema

In den letzten Jahren wurden erste Ansätze vorgeschlagen, Techniken des Quantencomputings [0] zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) anzuwenden, etwa zur maschinellen Übersetzung, zur Beantwortung von Fragen und zur Extraktion von Relationen aus Text. Allerdings ist die praktische Anwendbarkeit von Quanten-NLP (QNLP) bisher nur begrenzt untersucht worden. Beispiele sind in [1][2] angegeben.

Aufgabe dieser Abschlussarbeit ist es, zunächst aktuelle Ansätze für ausgewählte QNLP-Aufgaben, wie z. B. die Relationsextraktion, in der Literatur zu recherchieren und einzuordnen. Basierend auf bestehenden Frameworks wie Lambeq wird der Student dann einfache Experimente – ähnlich wie [1] – entwerfen, implementieren und evaluieren, um die aktuellen Einschränkungen und Potenziale von QNLP zu erkennen. Der Fokus wird insbesondere darauf liegen, QNLP-Implementierungen so weit wie möglich bei vorhandener Hardware hochzuskalieren [3].


Voraussetzungen

Der Student sollte über solide Programmierkenntnisse in Python verfügen. Darüber hinaus sollte der Studierende motiviert sein, sich mit den Grundlagen des Quantencomputings auseinanderzusetzen, ist kein spezifisches Vorwissen notwendig!


[0] https://www.youtube.com/watch?v=-y3CBaW50VA

[1] https://arxiv.org/pdf/2102.12846.pdf

[2] https://github.com/CQCL/lambeq

[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing


Ausschreibung: Download (pdf)