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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66896
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Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | PAULA NETO, Fernando Maciano de | - |
| dc.contributor.author | VASCONCELOS FILHO, Sérgio de | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-18T13:40:29Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-18T13:40:29Z | - |
| dc.date.issued | 2025-07-30 | - |
| dc.identifier.citation | VASCONCELOS FILHO, Sergio de. Expressividade e emaranhamento de circuitos quânticos variacionais: uma análise em bases de sentimento. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66896 | - |
| dc.description.abstract | Circuitos Quânticos Variacionais (CQV) são uma abordagem promissora para o Processamento de Linguagem Natural Quântico. Contudo, persiste uma lacuna entre as propriedades teóri cas dos circuitos, como expressabilidade e emaranhamento, e seu desempenho empírico. Esta dissertação investiga sistematicamente essa relação na tarefa de análise de sentimentos, ava liando o impacto da representação de entrada e comparando com benchmarks clássicos. Para tal, foram avaliadas 15 arquiteturas de CQV em baixa (L = 1) e alta (L = 10) profundi dade, quantificando-se sua expressabilidade e poder de emaranhamento. Os modelos foram testados em quatro bases de dados (três sintéticas e a pública Stanford Sentiment Treebank- SST) utilizando diferentes embeddings e dimensionalidades. A performance (métrica F1) foi comparada a 7 modelos clássicos e 26 configurações de ensembles com validação estatística. Os resultados confirmam que emaranhamento e profundidade adequada são requisitos para o desempenho em cenários complexos; o aumento da profundidade de L = 1 para L = 10 foi fundamental para a performance dos circuitos emaranhadores, que também demonstraram maior robustez à redução de dimensionalidade. Contudo, os modelos clássicos de referência, notadamente as Máquinas de Vetores de Suporte, apresentaram desempenho superior na base SST, não sendo observada uma vantagem quântica. Em contrapartida, nas bases sintéticas, di versos modelos quânticos profundos alcançaram desempenho estatisticamente equivalente aos melhores benchmarks clássicos, evidenciando sua competitividade. Este trabalho estabelece, portanto, uma ponte empírica entre teoria e prática no projeto de CQVs, validando a relevância do emaranhamento e da profundidade e fornecendo diretrizes para arquiteturas quânticas mais eficazes | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizagem de máquina quântica | pt_BR |
| dc.subject | Circuitos quânticos variacionais | pt_BR |
| dc.subject | Análise de sentimentos | pt_BR |
| dc.subject | Processamento quântico de linguagem natural | pt_BR |
| dc.subject | Emaranhamento quântico | pt_BR |
| dc.title | Expressividade e emaranhamento de circuitos quânticos variacionais: uma análise em bases de sentimento | pt_BR |
| dc.type | masterThesis | pt_BR |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/0318427675704006 | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.degree.level | mestrado profissional | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/9643216021359436 | pt_BR |
| dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao | pt_BR |
| dc.description.abstractx | Variational Quantum Circuits (VQCs) are a promising approach for Quantum Natural Lan guage Processing. However, a gap persists between the theoretical properties of circuits, such as expressibility and entanglement, and their empirical performance. This dissertation system atically investigates this relationship in the sentiment analysis task, evaluating the impact of the input representation and comparing against classical benchmarks. To this end, 15 VQC architectures were evaluated at low (L = 1) and high (L = 10) depth, quantifying their expressibility and entanglement power. The models were tested on four datasets (three syn thetic and the public Stanford Sentiment Treebank- SST) using different embeddings and dimensionalities. Performance (F1-score) was compared to 7 classical models and 26 ensemble configurations with rigorous statistical validation. The results confirm that entanglement and adequate depth are requirements for performance in complex scenarios; the increase in depth from L = 1 to L =10 was fundamental for the performance of entangling circuits, which also demonstrated greater robustness to dimensionality reduction. However, the classical reference models, notably Support Vector Machines, showed superior performance on the SST dataset, and no quantum advantage was observed. In contrast, on the synthetic datasets, several deep quantum models achieved a performance statistically equivalent to the best classical bench marks, showcasing their competitiveness. This work, therefore, establishes an empirical bridge between theory and practice in VQC design, validating the relevance of entanglement and depth and providing guidelines for more effective quantum architectures | pt_BR |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado Profissional - Ciência da Computação | |
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|---|---|---|---|---|
| DISSERTAÇÃO Sergio de Vasconcelos Filho.pdf | 1.18 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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