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在文本分类任务中对BERT模型进行微调可能面临计算挑战，且需要细致的超参数调整。最新研究表明，量子算法在机器学习和文本分类任务中具有超越传统方法的潜力。该工作提出了一种混合方法，将n量子比特电路与传统BERT模型相结合用于文本分类。研究人员评估了经典-量子混合BERT微调模型的性能，论证了其可行性及推动该领域发展的潜力。实验结果表明，在标准基准数据集上，所提出的混合模型性能与经典基线模型相当，部分情况下表现更优。此外，该方法展示了经典-量子模型在不同数据集上微调预训练模型的适应性。总体而言，该混合模型彰显了量子计算在提升文本分类任务性能方面的广阔前景。