Expressividade e emaranhamento de circuitos quânticos variacionais: uma análise em bases de sentimento

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: VASCONCELOS FILHO, Sérgio de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem de máquina quântica
Circuitos quânticos variacionais
Análise de sentimentos
Processamento quântico de linguagem natural
Emaranhamento quântico
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66896
Resumo: Circuitos Quânticos Variacionais (CQV) são uma abordagem promissora para o Processamento de Linguagem Natural Quântico. Contudo, persiste uma lacuna entre as propriedades teóri cas dos circuitos, como expressabilidade e emaranhamento, e seu desempenho empírico. Esta dissertação investiga sistematicamente essa relação na tarefa de análise de sentimentos, ava liando o impacto da representação de entrada e comparando com benchmarks clássicos. Para tal, foram avaliadas 15 arquiteturas de CQV em baixa (L = 1) e alta (L = 10) profundi dade, quantificando-se sua expressabilidade e poder de emaranhamento. Os modelos foram testados em quatro bases de dados (três sintéticas e a pública Stanford Sentiment Treebank- SST) utilizando diferentes embeddings e dimensionalidades. A performance (métrica F1) foi comparada a 7 modelos clássicos e 26 configurações de ensembles com validação estatística. Os resultados confirmam que emaranhamento e profundidade adequada são requisitos para o desempenho em cenários complexos; o aumento da profundidade de L = 1 para L = 10 foi fundamental para a performance dos circuitos emaranhadores, que também demonstraram maior robustez à redução de dimensionalidade. Contudo, os modelos clássicos de referência, notadamente as Máquinas de Vetores de Suporte, apresentaram desempenho superior na base SST, não sendo observada uma vantagem quântica. Em contrapartida, nas bases sintéticas, di versos modelos quânticos profundos alcançaram desempenho estatisticamente equivalente aos melhores benchmarks clássicos, evidenciando sua competitividade. Este trabalho estabelece, portanto, uma ponte empírica entre teoria e prática no projeto de CQVs, validando a relevância do emaranhamento e da profundidade e fornecendo diretrizes para arquiteturas quânticas mais eficazes
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