LLM輔助改寫提升DisCoCat金融情感分析：量子NLP的探索性評估

在量子自然语言处理（QNLP）领域，分布组合范畴（DisCoCat）作为一种具有坚实理论基础的文本建模框架，正逐渐受到关注。然而，将其应用于金融情感分析这一实际场景时，研究者面临着严峻的工程挑战。现有的基于DisCoCat的方法在处理中等复杂度金融句子时，表现出对解析器的高度敏感性，且模拟成本高昂，难以有效处理较长或结构复杂的句子。这些局限性严重阻碍了QNLP在真实金融数据上的落地应用。针对这一痛点，本研究提出了一种全新的大语言模型辅助预处理工作流。其核心贡献在于利用LLM对原始金融文本进行受控改写，旨在将中等复杂度的句子转化为解析器兼容且量子电路高效的变体。这种转化并非简单的文本摘要，而是要求在压缩、简化或分解句子的同时，严格保留承载情感倾向的关键语义信息。

通过这种方式，研究试图打通从自然语言到量子电路表示的瓶颈，使得原本难以处理的复杂金融文本能够被现有的DisCoCat配置所接受，从而拓展了QNLP在金融领域的应用边界。这一探索性工作为后续研究提供了重要的方法论参考，即如何通过经典AI技术弥补当前量子NLP框架在鲁棒性和效率上的不足。在技术方法层面，本研究构建了一套精细的LLM辅助改写流程。具体而言，系统首先接收中等复杂度的金融情感句子，随后通过大语言模型执行三种主要操作：压缩、简化或分解。压缩旨在减少句子长度和结构复杂度；简化侧重于降低语法结构的层级深度；分解则将长句拆分为多个短小且独立的子句，以便分别进行量子电路映射。为了确保改写后的句子仍然适用于DisCoCat框架，研究引入了严格的过滤配置，以筛选出那些在语法结构上符合DisCoCat解析要求且能保持情感一致性的输出。在模型选择上，研究对比了不同规模的大语言模型，并设计了多种提示策略（Prompting Strategies）来引导LLM进行改写。

其中，Prompt B被证明在平衡改写质量与电路效率方面表现最佳。此外，研究还特别关注了电路感知预处理，即在改写过程中考虑后续量子电路的构建需求，如量子比特数量和门操作计数。这种将自然语言处理与量子电路设计紧密结合的方法，体现了跨学科的技术融合思路。通过这种精细化的预处理，原始句子被转化为更适合量子计算机处理的低复杂度表示，从而显著降低了模拟所需的计算资源。实验设置与结果分析揭示了LLM辅助改写在实际应用中的效能与局限。研究在多个数据集和基准上进行了评估，重点考察了改写后句子在DisCoCat情感分析任务中的表现。关键指标包括平均准确率、量子比特数量、门计数以及训练集规模对性能的影响。

结果显示，最强的压缩变体在电路层面取得了显著优化，平均量子比特和门计数相比原始中等复杂度子集减少了超过70%。这一数据直观地证明了预处理工作在降低模拟成本方面的巨大潜力。在情感分析准确率方面，GPT-4.1-mini配合Prompt B策略取得了0.550 ± 0.035的平均准确率，高于基线方法的0.521 ± 0.050。然而，实验还发现了一个反直觉的现象：训练集规模的扩大并未带来下游性能的显著提升，反而与准确率呈现中度负相关（Pearson r = -0.446）。这一发现暗示，在当前DisCoCat配置下，数据量的增加可能引入了更多噪声或复杂性，导致模型泛化能力下降。消融实验进一步证实，提示设计和过滤策略对最终性能具有决定性影响，而不仅仅是模型本身的能力。这些结果共同表明，LLM辅助改写确实能使部分中等复杂度输入在现有DisCoCat配置中变得可用，但其效果高度依赖于预处理的具体配置。

从行业意义与潜在影响来看，本研究为量子计算在金融领域的应用提供了新的视角。首先，它证明了利用成熟的大语言模型作为桥梁，可以有效缓解当前量子NLP框架在工程实现上的短板，特别是解析器敏感性和高计算成本问题。这对于推动QNLP从理论走向实际应用具有重要意义。其次，研究强调了提示工程、过滤机制和电路感知预处理在构建可扩展QNL系统时的关键作用。未来的研究可以在此基础上，进一步优化改写算法，探索更高效的量子电路编码方式，以及开发专门针对金融文本的量子NLP模型。此外，该工作流也为开源社区提供了可复现的实验框架和代码基础，促进了学术交流与技术迭代。尽管当前准确率仍有提升空间，但这一探索性成果展示了LLM与量子计算结合的巨大潜力，为后续研究指明了方向，即在追求量子优势的同时，不可忽视经典AI技术在数据预处理和特征工程中的辅助价值。随着量子硬件的进步和算法的优化，这种混合范式有望在金融风控、市场预测等领域发挥更大作用。