精度超越经典模型
结合复数词嵌入与注意力机制，充11分利用量子叠加性捕捉词义不确定性，显著提升二分类文本任务的准确率。
石金晶 · Zhenhuan, Li · Wei, Lai · 李芳芳 · 施荣华 · Feng, Yanyan · 张师超
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2023
在五个基准数据集上，所提模型的准确率均高于传统模型，说明量子启发的复数词嵌入能更有效地捕捉语义。
在 SST、SUBJ、CR 和 MPQA 四个数据集上，CICWE-QNN 的准确率高于量子启发模型 CE-Mix，展示了设计的有效性。
模型在 F1 分数上也表现突出，表明在精确率与召回率之间取得了良好平衡。