ACLSep, 2018
Trick Me If You Can: 人工辅助生成问答对抗样本
Trick Me If You Can: Human-in-the-loop Generation of Adversarial Examples for Question Answering
Eric Wallace, Pedro Rodriguez, Shi Feng, Ikuya Yamada, Jordan Boyd-Graber
TL;DR通过通过人类作者的参与识别并铸造对抗性问题,我们揭示了机器学习模型在自然语言理解上面临的复杂多样化挑战,包括多跳推理和实体类型干扰。