一种基于量子迁移学习的文本识别方法

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。