一种基于量子神经网络的文档检索方法

本发明公开了一种基于量子神经网络的文档检索方法，包括以下：将文档进行切词，并编码为词嵌入；将得到的词嵌入输入到语言模型中获得文档表示；基于文档表示得到量子纠缠子块的高维文本压缩编码；基于得到的量子态进行量子干涉的非线性相似度计算；基于量子干涉的非线性相似度对候选文档排序，实现文档检索。本发明采用量子神经网络对文档进行量子编码，通过量子纠缠子块编码机制，解决长文本语义稀释问题；提出量子干涉相似度度量，利用可调相位变换捕获文档态间的非线性相互作用，提升非线性表示能力。采用量子态表示高维稠密语义向量，大大减少所需要的信息量，将语言模型所需的维度信息压缩，指数级降低所需要的占用空间，降低硬件需求。