一种文本分类方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本申请公开了一种文本分类方法、装置、存储介质及电子装置，涉及量子计算技术领域，该方法包括：对待分类文本进行文本特征编码和位置编码，得到待分类文本的编码矩阵；基于量子时序卷积网络对待分类文本的编码矩阵进行特征提取，得到待分类文本的查询向量和键向量，基于第一量子正交线路对待分类文本的编码矩阵进行特征提取，得到待分类文本的值向量；将待分类文本的查询向量、键向量和值向量输入量子正交注意力网络进行量子注意力计算，得到待分类文本的特征矩阵；基于待分类文本的特征矩阵和编码矩阵确定待分类文本的类别。可提升文本分类准确度。本分类准确度。本分类准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种文本分类方法、装置、存储介质及电子装置


[0001]本申请属于量子计算
，特别是涉及一种文本分类方法、装置、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。量子计算机因其具有相对普通计算机更高效的处理数学问题的能力，例如，能将破解RSA密钥的时间从数百年加速到数小时，故成为一种正在研究中的关键技术。
[0003]随着深度学习技术的发展，相比于机器学习时代，文本情感分类已经有了长足的进步，现有的情感分析模型已经可以对文本进行初步的情感分类，但是现有的经典神经网络由于模型缺少对局部细粒度特征和全局特征进行参数正交化的高效建模的能力，导致文本分类结果准确度不高。

技术实现思路

[0004]本申请的目的是提供一种文本分类方法、装置、存储介质及电子装置，旨在提高文本分类的准确性。
[0005]为了实现上述目的，本申请实施例的第一方面，提供一种文本分类方法，所述方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：对待分类文本进行文本特征编码和位置编码，得到所述待分类文本的编码矩阵；基于量子时序卷积网络对所述待分类文本的编码矩阵进行特征提取，得到所述待分类文本的查询向量和键向量，基于第一量子正交线路对所述待分类文本的编码矩阵进行特征提取，得到所述待分类文本的值向量；将所述待分类文本的查询向量、键向量和值向量输入量子正交注意力网络进行量子注意力计算，得到所述待分类文本的特征矩阵；基于所述待分类文本的特征矩阵和编码矩阵确定所述待分类文本的类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子时序卷积网络包括量子态编码层、含参变分层和第一测量层；所述基于所述量子时序卷积网络对所述待分类文本的编码矩阵进行特征提取，得到所述查询向量和键向量，包括：基于所述量子态编码层将所述待分类文本的编码矩阵编码至预设数量个量子比特；利用所述含参变分层对编码后的量子比特进行量子态演化；利用所述第一测量层对演化后的量子比特进行量子态测量，计算测量结果的期望值，得到所述查询向量和键向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一量子正交线路包括第一数据加载器、第一量子正交层和第二测量层；所述基于第一量子正交线路对所述待分类文本的编码矩阵进行特征提取，得到所述待分类文本的值向量，包括：利用所述第一数据加载器将所述待分类文本的编码矩阵编码至量子比特，基于所述第一量子正交层对编码后的量子比特进行量子态演化，利用所述第二测量层对演化后的量子比特进行量子态测量，得到所述待分类文本的值向量。4.根据权利要求1至3任一所述方法，其特征在于，所述量子正交注意力网络包括第二量子正交线路；所述将所述待分类文本的查询向量、键向量和值向量输入量子正交注意力网络进行量子注意力计算，得到所述待分类文本的特征矩阵，包括：基于所述第二量子正交线路计算所述查询向量和键向量的注意力系数，基于所述注意力系数和所述值向量进行计算，...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦猛汉，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：本源量子计算科技合肥股份有限公司，
类型：发明
国别省市：