（通讯员 高珲）学部张鹏老师课题组的研究论文《A Quantum Interference Inspired Neural Matching Model for Ad-hoc Retrieval》发表于信息检索领域顶级国际会议国际计算机协会信息检索大会（SIGIR），并于7月27日在SIGIR线上会议进行报告。论文将量子干涉引入信息检索的匹配过程中并提出相应的神经匹配模型（图1），是继Sordoni, Nie & Bengio合作发表SIGIR 2013年的量子语言模型之后，时隔7年SIGIR 2020再次录用的关于量子信息检索的长文文章，同时并被中国中文信息学会信息检索专委会推荐。
图1 QINM模型结构图
SIGIR（ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval）国际计算机协会信息检索大会是一个展示信息检索领域中各种新技术和新成果的重要国际论坛，专注于信息存储、检索和传播的各个方面，同时也是中国计算机学会推荐国际学术会议A类会议。
自2008年至今，张鹏副教授一直致力于开拓量子人工智能与自然语言理解这一交叉研究领域的研究工作，发表多篇关于量子信息检索和量子语言模型的顶会论文。本论文从信息检索研究领域相关性概率估计的这一基础问题入手，详细分析了概率检索模型、统计依赖检索模型、神经匹配检索模型的概率估计过程，指出已有检索模型均符合全概率公式原理的经典概率诠释。在人类认知和人类相关性判断过程中，研究表明量子干涉现象的大量证据。在此基础上，本文首次将量子干涉的理论建模在神经匹配模型中，将神经匹配模型扩展到量子概率诠释，并在ad-hoc信息检索任务获得实用且表现出不错的检索效果。作者将在此工作的基础上进一步探讨量子干涉在信息检索、智能问答与对话、视觉对话、多媒体信息处理等领域的实际应用，推动量子人工智能的发展。
本论文由国家重点研发计划、国家自然基金重点/面上项目、欧盟地平线2020计划支持。
