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pregroup grammar
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自动印地语 QNLP 超级标记减轻了手动注释负担
研究人员开发了一种自动超级标记方法，用于印地语量子自然语言处理 (QNLP)，以解决语法类型分配所需的手动工作。该方法将印地语预群超级标记视为一个标记级别分类任务，利用了 380 个句子的手动注释语料库。结果表明，在低资源环境下，简单的词汇和上下文模型表现强劲，上下文回退达到了 64.56% 的准确率。基于提示的方法与 Qwen2.5 表现较差，但词汇修复将 LLM 辅助预测提高到 64.08%，这凸显了将符号语法知识与生成模型相结合的好处。
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量子自然语言处理应用于阿拉伯语语法和词义
研究人员开发了一种新颖的阿拉伯语自然语言处理（NLP）方法，利用量子组合方法。该系统将阿拉伯语句子翻译成量子电路，其中主语、谓语、宾语等语法成分表示为量子门，它们之间的关系决定了电路的布线。该研究包括三个实验，分别关注词序、时态和动词词义消歧，并将量子电路方法与Aravec和AraBERT等经典方法进行了比较。