Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.225
Aluno: Sérgio de Vasconcelos Filho
Orientador: Prof. Fernando Maciano de Paula Neto
Título: Expressividade e emaranhamento de circuitos quânticos variacionais: uma análise em bases de sentimento
Data: 30/07/2025
Hora/Local: 10h – Auditório do CIn – Bloco B
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Isis Didier Lins (UFPE / Departamento de Engenharia de Produção)
Prof. Fernando Maciano de Paula Neto (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Embora modelos clássicos predominem na análise de sentimentos, entender como propriedades intrínsecas de circuitos quânticos variacionais (VQCs) afetam sua eficácia torna-se essencial à medida que o hardware quântico evolui. A expressividade de um VQC indica quantos estados quânticos distintos são possíveis de serem gerados, enquanto a métrica de emaranhamento mensura o grau de correlação quântica desses mesmos estados gerados. Neste estudo, ambas as medidas são analisadas no contexto de análise de sentimentos em conjuntos de textos sintéticos e reais, relacionando-as ao desempenho de diversos VQCs e comparando-os a abordagens clássicas. Tendo em vista um menor custo computacional, avalia-se também a redução de dimensionalidade dos vetores que representam os textos. Além disso, propõem-se diferentes esquemas de ensemble de VQCs a fim de investigar o impacto na performance. Os resultados revelam que a redução dimensional afeta de modo pouco significativo o desempenho final por meio de modelos geradores de representação numérica que concentram a informação nos primeiros componentes. Somado a isso, circuitos com alta expressividade e emaranhamento alcançam resultados melhores em comparação a modelos sem essas características, e alguns VQCs exibem desempenho equiparável ao de modelos clássicos. Entretanto, observa-se um desempenho inferior dos VQCs em base real desbalanceada, evidenciando uma maior sensibilidade desses circuitos neste tipo de cenário.
Palavras-chave: aprendizagem de máquina quântico, circuitos variacionais quânticos, análise de sentimento, expressabilidade, emaranhamento
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