A quantum semantic framework for natural language processing

📄 arXiv: 2506.10077v2 📥 PDF

作者: Christopher J. Agostino, Quan Le Thien, Molly Apsel, Denizhan Pak, Elina Lesyk, Ashabari Majumdar

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.IT

发布日期: 2025-06-11 (更新: 2025-07-15)

备注: 12 pages, 2 figures, accepted submission to Quantum AI and NLP 2025

💡 一句话要点

提出量子语义框架以解决自然语言处理中的语义退化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量子逻辑 自然语言处理 语义退化 大型语言模型 上下文建模 非经典性 Kolmogorov复杂性

📋 核心要点

  1. 现有的自然语言处理方法在处理复杂或模糊文本时面临语义退化的挑战，导致理解的局限性。
  2. 论文提出了一种基于量子逻辑的语义框架，认为意义是动态生成的，依赖于观察者的解释行为。
  3. 实验结果显示，使用多种LLM代理进行的语义Bell不等式测试，平均CHSH期望值在1.2到2.8之间，部分结果显著违反经典边界。

📝 摘要（中文）

语义退化是自然语言的基本特性，超越了简单的多义性，涉及到随着语义表达复杂性增加而产生的潜在解释的组合爆炸。本文认为这一特性对大型语言模型（LLMs）和现代自然语言处理系统施加了根本性限制。通过使用Kolmogorov复杂性，我们展示了随着表达复杂性的增长，可靠解析其歧义所需的上下文信息呈组合性爆炸。我们提出，意义是通过观察者依赖的解释行为动态实现的，这一过程的非确定性特征最适合用非经典的量子逻辑来描述。通过对多种LLM代理进行语义Bell不等式测试，我们的实验结果表明，语言解释在歧义下可以表现出非经典的上下文性，暗示传统的频率基础分析方法在自然语言处理中必然是有损的。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自然语言处理中的语义退化问题，现有方法在处理复杂或模糊文本时，无法有效解析其多重含义，导致理解的局限性。

核心思路：论文提出一种基于量子逻辑的语义框架，认为意义并非固有，而是通过观察者的解释行为动态生成，强调了非确定性特征的重要性。

技术框架：整体架构包括语义表达的复杂性分析、上下文信息的动态获取以及量子逻辑的应用。主要模块包括复杂性评估、上下文建模和量子语义测试。

关键创新：最重要的技术创新在于将量子逻辑引入自然语言处理，提出意义的动态生成模型，突破了传统语言模型的局限性。

关键设计：在实验中，采用了多种LLM代理进行语义Bell不等式测试，设置了不同的上下文参数，优化了模型的解释能力，确保了实验结果的有效性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用多种LLM代理进行的语义Bell不等式测试，平均CHSH期望值在1.2到2.8之间，部分实验结果显著违反经典边界（|S|≤2），表明语言解释在歧义下展现出非经典的上下文性，验证了论文的核心假设。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言理解、机器翻译和人机交互等。通过引入量子语义框架，可以提升对复杂语言现象的理解能力，进而改善现有自然语言处理系统的性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Semantic degeneracy represents a fundamental property of natural language that extends beyond simple polysemy to encompass the combinatorial explosion of potential interpretations that emerges as semantic expressions increase in complexity. In this work, we argue this property imposes fundamental limitations on Large Language Models (LLMs) and other modern NLP systems, precisely because they operate within natural language itself. Using Kolmogorov complexity, we demonstrate that as an expression's complexity grows, the amount of contextual information required to reliably resolve its ambiguity explodes combinatorially. The computational intractability of recovering a single intended meaning for complex or ambiguous text therefore suggests that the classical view that linguistic forms possess intrinsic meaning in and of themselves is conceptually inadequate. We argue instead that meaning is dynamically actualized through an observer-dependent interpretive act, a process whose non-deterministic nature is most appropriately described by a non-classical, quantum-like logic. To test this hypothesis, we conducted a semantic Bell inequality test using diverse LLM agents. Our experiments yielded average CHSH expectation values from 1.2 to 2.8, with several runs producing values (e.g., 2.3-2.4) in significant violation of the classical boundary ($|S|\leq2$), demonstrating that linguistic interpretation under ambiguity can exhibit non-classical contextuality, consistent with results from human cognition experiments. These results inherently imply that classical frequentist-based analytical approaches for natural language are necessarily lossy. Instead, we propose that Bayesian-style repeated sampling approaches can provide more practically useful and appropriate characterizations of linguistic meaning in context.