自然语言处理(NLP)使用人工智能(AI)使机器能够使用自己的文本或语音理解/响应文本或语音数据。这使它们足够聪明，可以进行对话和破译人类语言。NLP确实就在我们身边，比如语音转文本听写软件、语音操作GPS系统和聊天机器人。它正在通过提高效率和客户服务来帮助重塑企业运营方式，并为方便消费者的产品提供动力，比如亚马逊(Amazon)的Alexa、谷歌Home和Siri等个人助理。
例如，你iPhone里的机器人Siri，利用NLP和语音识别技术理解并执行你的命令。通过机器学习，Siri从无数的声音样本中摄取数据，学习并训练自己理解口音、语调变化和语速的变化。NLP使Siri能够像人类一样理解、处理和说语言。尽管这些技术的能力令人印象深刻，但它们对传统计算方法的依赖可能相当有限。
在计算机上，传统的NLP采用“单词包”方法，使用单词串，单独定义每个单词，而不是将它们连接在一起，注意它们的语法结构或组成。由于人们并不总是使用相同的词语来传达相同的观点，这种方法有时会导致无法理解用户的意图。通过经典计算，NLP面临的其他挑战包括无法破译讽刺、同义词或俚语。为了克服这些挑战，剑桥量子计算的研究人员正在测试量子神经网络和量子计算机，通过量子神经语言处理(QNLP)的应用来提高人工智能和自然语言处理能力。他们为QNLP开发了名为lambeq的剑桥量子软件工具包，这是同类软件中的第一个。它被设计用于许多用例，包括:语言生成、文本到语音的处理、文本挖掘、自动对话和生物信息学。
为了测试量子计算和自然语言处理，剑桥大学的研究人员将句子表示为参数化量子电路(pqc)。他们发现，自然语言的“原生量子”结构可以使机器/计算机完全理解完整的语法文本和句子。他们解释说，这种语言天生就适合量子计算机，因为“控制语言的组成结构在数学上与控制量子系统的组成结构是相同的。”
因此，通过量子神经网络，自然语言处理能力得到了极大的扩展。量子自然语言处理可能能够处理通过经典计算方法无法实现的语言语法感知表示。尽管量子神经网络的应用目前还处于起步阶段，但公司和研究人员都在寻求更好地了解使用量子网络可以获得的量子优势。
尽管量子计算机前景光明，但要想广泛应用，仍有一些障碍需要克服。量子计算机受到环境因素的影响很大，比如温度变化或振动。因此，这些机器必须变得不那么敏感，才能在大多数地方有效地发挥作用。然而，剑桥量子计算团队和其他研究人员和科学家已经证明，QNLP可以极大地增强机器处理自然语言的能力，并对含义进行深刻理解。一旦量子神经网络和量子计算机成为常态，就有可能解决人工智能固有的挑战，并扩展自然语言处理的用例。
