典型文献
基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法
文献摘要：
针对文本编码方式不灵活以及候选词增加导致生成的隐写文本质量较低的问题,提出了一种基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法.所提方法基于Transformer的神经机器翻译模型生成隐写译文.在生成隐写译文的过程中,采用定长编码和哈夫曼编码建立候选词与码字之间的映射关系,通过计算隐写词元与正常词元的概率差异百分比,实现基于概率差异阈值的动态选词.最后,比较生成的2种隐写译文Sacrebleu的大小,实现编码方式的自动选择.实验结果表明,所提方法能够生成流畅度高、可读性强的隐写译文.当隐藏容量为11.19％时,隐写译文的Sacrebleu达到10.53.
文献关键词：
信息隐藏;自然语言生成;文本隐写;机器翻译
中图分类号：
作者姓名：
李晖;金家立;金纾羽;马卫娇
作者机构：
沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870;北京猿力未来科技有限公司,北京 100102;广东东软学院计算机学院,广东 佛山 528225
文献出处：
引用格式：
[1]李晖;金家立;金纾羽;马卫娇-.基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法)[J].通信学报,2022(09):240-253
A类：
动态选词,Sacrebleu
B类：
文本隐写,文本编码,编码方式,不灵,候选词,文本质量,Transformer,神经机器翻译模型,模型生成,译文,定长编码,哈夫曼编码,立候,码字,映射关系,流畅度,可读性,信息隐藏,自然语言生成
AB值：
0.281033
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