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本文将印地语自动预群超标签标注构想为量子自然语言处理中的词级分类任务，在一个低资源语料库上评估了多种方法，结果显示上下文回退和词汇修复的准确率约为64%，证明了可扩展的多语言QNLP流水线的可行性。
本研究提出，神经网络隐式地实现了符号结构，通过使用符号方程近似向量表示来证明，这些方程在算术、逻辑、代码和语言等多个领域中保持行为一致。
本文探讨了将多跳文本-空间故事嵌入到几何感知模态（如网格）中的方法，展示了从纯语言推理切换到基于网格的推理时性能提升42%，并引入了一种用于LLM模态选择的切换度量。