新研究证实，量子计算机可通过真实硬件估算语言模型中的语义相似度，为量子计算与自然语言处理的交叉领域奠定实验基础。该研究将经典语言模型生成的句子嵌入映射至量子态，利用量子干涉效应而非传统线性代数方法分析文本相似性。尽管当前方法受限于小型量子设备的性能，未展现计算优势，但首次在真实量子计算机上验证了技术可行性。

量子计算研究核心在于将语言模型的“高维嵌入”——即用数百个数值描述句子含义的向量——转化为量子态的复数表示。传统方法通过余弦相似度计算文本匹配度，而新研究引入量子干涉：将嵌入分量映射为量子振幅，通过量子门操作产生干涉图案，最终通过测量概率统计估算语义相似度。实验采用谷歌句子转换器模型生成的嵌入数据，在谷歌量子处理器上运行简化电路，成功捕捉到语义对齐的干涉特征。

芬兰金融物理实验室的蒂莫·奥库斯蒂·莱恩(Timo Aukusti Laine)指出：“关键不在于速度，而在于证明语义操作可被量子化表达。”研究借鉴双缝实验原理，将不同语义语境视为相互干涉的路径，通过相位旋转分离相似度的实部与虚部。尽管当前硬件仅能处理低维组件，结果呈现波动性，但实验明确展示了从语言嵌入到量子计算电路的物理映射可行性。

该成果为量子自然语言处理(QNLP)提供了首个硬件验证案例。传统讨论多聚焦于未来量子优势，而此研究聚焦基础操作的可表达性，建立了一个可扩展的基准。其价值在于突破理论模拟，证明即使受限于现有量子设备的规模与噪声，语义信息仍可被编码至量子态中。这为后续研究压缩语义信息、优化相位表示，以及探索量子计算在检索增强生成系统中的应用指明方向。