典型文献
高语义相似度的文本对抗样本生成方法
文献摘要：
针对文本分类任务提出一种可以实现高语义相似度的黑盒对抗样本生成方法,使用同义词替换策略,根据分类概率变化选择替换词,并对"原词-替换词"进行排序,通过语义相似度决定最终选定的对抗样本.实验表明:该方法在最大程度上降低了模型的分类准确度,且保证高相似度的语义,最后从防御的角度,使用生成的对抗样本进行对抗训练,增强了模型的泛化能力,提高了模型的鲁棒性.
文献关键词：
深度神经网络;对抗样本;自然语言处理;对抗训练
中图分类号：
作者姓名：
汪可馨
作者机构：
安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]汪可馨-.高语义相似度的文本对抗样本生成方法)[J].兰州工业学院学报,2022(06):87-91
A类：
B类：
语义相似度,对抗样本生成,生成方法,文本分类,分类任务,黑盒,同义词替换,替换策略,原词,对抗训练,泛化能力,深度神经网络,自然语言处理
AB值：
0.275075
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
