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此次更新将支持QNLP的发展和潜在的未来应用，如自动对话、文本挖掘、语言翻译、文本到语音、语言生成和生物信息学。

Quantinuum应用量子NLP研究负责人Dimitrios Kartsaklis博士表示，“自从我们推出λambeq以来，我们收到了来自快速增长的用户社区的宝贵反馈，今天许多可用的新功能都反映了这一点。例如，新版本的λambeq现在带有一个与工具包完全集成的本地的 先进的解析器。此外，该工具包现在还配备了一个训练包，支持流行的监督学习库，例如PyTorch，以帮助用户使用λambeq生成的量子电路和张量网络有效地训练NLP任务。这次更新完全是关于可访问性的，  重要的是，它减少了实现结果所需的时间。”

此外，λambeq的新的基于神经的CCG解析器Bobcat是在一个大型人工注释的句法推导语料库上进行训练的。它与工具包完全集成，简化了安装过程，并提供了改进的 先进的解析性能。之前的解析器仍然是工具包的一部分，为了社区的利益，Bobcat也将在适当的时候作为一个独立的独立开源工具发布。

新的更新配备了命令行界面，使没有编程知识的用户可以使用该工具包的大部分功能。它还包含一个新的监督训练模块，旨在简化机器学习设置中参数化量子电路和张量网络的训练过程。