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量子自然语言处理算法在金融领域的应用探析
网络安全与数据治理 3期
吴永飞1，2，王彦博2，周代数3，靳志伟4，陈 生2，孙 喆2，俞 淼5，杨 璇2
(1.华夏银行股份有限公司，北京100020；2.龙盈智达(北京)科技有限公司，北京100020； 3.科学技术部中国科学技术发展战略研究院，北京100038； 4.财政部中国财政科学研究院，北京100036；5.东软集团(北京)有限公司，北京100094)
摘要： 量子自然语言处理(QNLP)是量子计算领域一个新兴研究领域，旨在通过利用某些量子现象，如叠加、纠缠、干涉等，设计和实施自然语言处理(Nature Language Process，NLP)模型，并在量子硬件上执行与语言相关的任务。针对商业银行的业务实践，创新地对QNLP算法进行适应性改进，并将其应用于商业银行外部的金融新闻情绪识别和内部客户服务评价等具体场景，为QNLP算法在金融行业的落地应用提供新思路。
中图分类号： TP305
文献标识码： A
DOI： 10.20044/j.csdg.2097-1788.2022.03.003
引用格式： 吴永飞，王彦博，周代数，等. 量子自然语言处理算法在金融领域的应用探析[J].网络安全与数据治理，2022，41(3)：19-22，27.
Application of QNLP algorithms in financial industry
Wu Yongfei1，2，Wang Yanbo2，Zhou Daishu3，Jin Zhiwei4，Chen Sheng2，Sun Zhe2，Yu Miao5，Yang Xuan2
(1.Hua Xia Bank Co.，Limited，Beijing 100020，China； 2.Longying Zhida(Beijing) Technology Co.，Ltd.，Beijing 100020，China； 3.Chinese Academy of Science and Technology for Development，Beijing 100038，China； 4.Chinese Academy of Fiscal Sciences，Beijing 100036，China； 5.Neusoft Group(Beijing) Co.，Ltd.，Beijing 100094，China)
Abstract： Quantum Nature Language Process(QNLP), as one of the emerging research fields, aims to design and implement Natural Language Process(NLP) models and perform language-related tasks on quantum hardware by exploiting certain quantum phenomena, such as superposition, entanglement, interference, etc. According to the practical demand of commercial banks, this paper innovatively adapts QNLP algorithm and applies it to the business scenarios of financial news emotion recognition and internal customer service evaluation, which provides a new idea for the application of QNLP algorithms in the financial industry.
Key words : quantum algorithms；Natural Language Processing(NLP)；finance；commercial banks

0 引言

1981年，理查德·费曼(Richard Feynman)在麻省理工学院举办的第一届计算物理会议上首次提出了量子计算机的概念。1994年，麻省理工学院的彼得·舒尔(Peter Shor)[1]提出了大整数质因子分解的Shor算法——能够在多项式时间复杂度求解RSA密码体系中核心的大数质因子分解问题。舒尔的开创性工作有力地促进了量子计算机和量子密码技术的发展，成为量子信息科学发展的重要里程碑之一，掀起了国际上研究量子计算的第一轮热潮。当前，量子计算蓬勃发展，各类量子算法应运而生，量子自然语言处理(Quantum Nature Language Process，QNLP)[2]作为其中一个新兴的研究领域，已开始显现出广阔的发展前景。量子自然语言处理旨在通过利用某些量子现象，如叠加、纠缠、干涉等，设计和实施自然语言处理(Nature Language Process，NLP)模型，并在量子硬件上执行与语言相关的任务。本文针对商业银行的业务实践，创新地对量子自然语言处理算法进行适应性改进，并将其应用于商业银行外部的金融新闻情绪识别和内部客户服务评价等具体场景，为量子自然语言处理算法在金融行业的落地应用提供新思路。





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作者信息：

吴永飞1，2，王彦博2，周代数3，靳志伟4，陈  生2，孙  喆2，俞  淼5，杨  璇2

(1.华夏银行股份有限公司，北京100020；2.龙盈智达(北京)科技有限公司，北京100020；

3.科学技术部中国科学技术发展战略研究院，北京100038；

4.财政部中国财政科学研究院，北京100036；5.东软集团(北京)有限公司，北京100094)


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