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QTrans：用于情感分类的量子 Transformer
论文提出 QTrans，用参数化量子电路构建注意力中的 query/key/value 特征，并以量子测量间的高斯距离推导注意力系数。结合量子前馈网络、残差连接与层归一化，形成端到端可训练的量子-经典混合框架。在 MR、CR、MPQA 三个数据集上较最优经典基线分别提升 2.88、3.17、3.7…
arXiv cs.LG49 天前
#情感分类
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Emo-Jev：基于 Jev 概率推理的情感分类框架
研究者提出 Emo-Jev，一个免训练框架，利用 Jev 的概率决策接口进行文本情感分类。Emo-Jev-D 将分类分解为原子判断并组合概率，Emo-Jev-SC 构建多路径判断并聚合共识。在八个数据集上，标准 Jev 平均 macro-F1 为 62.93%，低于最强 LLM 基线的 67.28…
arXiv NLP25 天前