发明专利已授权

一种基于量子迁移学习的文本识别方法

📄 申请号：CN202411599227.2 📄 发布日：2026/08/05

著录项目信息

申请日

2024-11-11

公开号

CN119537594B

公开日

2026-01-02

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_353

IPC 分类号

G06F16_353 , G06F18_213 , G06N3_0455 , G06N3_096 , G06N10_20 , G06N10_60 ,

技术画像

所属领域

迁移学习迁移学习

应用场景

文档数字化, 智能办公, 自然语言处理, 图像文字识别, 信息抽取

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摘要

本发明提供了一种基于量子迁移学习的文本分类方法，属于量子计算与人工智能融合领域。考虑到文本分类中的复杂特征空间和非线性特性，优化量子电路设计、自注意机制以及量子转移学习过程，以提高模型的学习效率和分类准确性。将该高维特征表示与复杂非线性决策过程转化为量子自注意网络结构，利用复杂量子内核自注意网络(CQKSAN)模型获得文本分类的最优策略，并在其中引入了量子叠加和纠缠机制以增强模型的表达能力。仿真结果表明，所提算法相比于传统深度学习算法和其他混合量子‑经典算法，具有更高的分类精度和学习效率。该方法不仅展现了混合量子‑经典方法的潜力，还为未来全量子学习系统的进一步研究提供了基础。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种具有泥沙分离功能的多级矿石粉碎装置

当前第 / 件

一种具有保温功能的食物配送机器人

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议价

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