本文提出了衡量 NMT 模型抗干扰性能的一些额外指标，并针对一类使用子单词规范化方法的模型进行了广泛评估，结果表明我们提出的指标揭示了使用子单词规范化方法时抗干扰性能提高的明显趋势。

May, 2020

本文提出采用对抗性稳定性训练来提高神经机器翻译 (NMT) 模型的鲁棒性，通过使编码器和解码器在输入和其扰动版本的情况下行为相似，进而提高模型的容错性。在汉英、英德和英法翻译任务中的实验结果表明，该方法不仅可以显著提高强 NMT 系统的翻译品质，而且可以增强 NMT 模型的鲁棒性。

May, 2018

本文提出了一种通过 Context-Enhanced Reconstruction（CER）方法提高神经机器翻译（NMT）在噪音输入下的稳健性的方法，该方法包括通过引入人造干扰词破坏自然性来抵制噪声，并通过提供更好的上下文表示来防止噪声传播。在中英文翻译和法英文翻译任务上的实验证明本方法能够提高新闻和社交媒体文本的稳健性，并且在社交媒体文本上的进一步微调实验表明该方法可以收敛到更高的位置并提供更好的适应性。

Apr, 2021

本文介绍了一种新的对神经机器翻译（NMT）模型的有针对性对抗攻击方法，目的是插入一个预定义的关键词到对抗性翻译中，同时保持源域中原始句子和扰动句子之间的相似性。文章提出了包括对抗损失项和相似性损失项的优化问题，并使用嵌入空间中的梯度投影来获得对抗性句子。实验结果表明，相比于 Seq2Sick 方法，本攻击方法在成功率和翻译质量降低方面表现更好，攻击成功率超过 75％，同时原始句子和扰动后的句子之间的相似性得以保持。

Mar, 2023

提出了一种改善神经机器翻译模型鲁棒性的方法，该方法包含两个部分：通过对抗性源样本攻击翻译模型，以及通过对抗性目标输入来防御翻译模型，以提高其对抗性源输入的鲁棒性，并通过梯度下降法生成对抗性输入来提高其性能。在中英和英德翻译任务的实验结果表明，在标准的干净基准测试中，我们的方法可以取得显著的改进（$2.8$ 和 $1.6$ BLEU 分数），同时在噪声数据上表现出更高的鲁棒性。

Jun, 2019

本文综述了 NMT 在代码生成中的应用，包括自然语言描述、二进制或汇编语言、源代码部分表示和其他语言的源代码等方面的输入。并且列举了已经探索的多种不同的方法和模型架构、优化技术、数据集和评估方法，最后讨论了现有方法的局限性和未来研究方向。

May, 2023

我们研究了在现实世界中输入文本可能有噪音或不同于 NLP 系统训练数据分布的情景，通过各种类型的字符级和单词级扰动方法来模拟这种情况，发现语言模型对输入扰动非常敏感，即使引入了很小的变化，其性能也会下降，需要进一步改进模型并对扰动输入进行评估以更加真实地了解 NLP 系统的鲁棒性。

Aug, 2021

探讨语言模型对输入扰动的敏感性以及通过不同训练策略来提高模型性能和鲁棒性的方法，通过在 Tabular-NLI 任务中的实例验证了该模型可对抗不同的扰动而不降低准确性。

Nov, 2023

深度学习模型中的对抗攻击通过对输入进行微小扰动，从而导致输出发生重大变化。我们的研究重点是这种对抗攻击对序列到序列（seq2seq）模型的影响，特别是机器翻译模型。我们引入了基本的文本扰动启发式算法和更高级的策略，例如基于梯度的攻击，该攻击利用可微分逼近的非可微分翻译度量。通过我们的调查，我们提供了证据表明机器翻译模型对已知最佳对抗攻击显示出鲁棒性，因为输出中的扰动程度与输入中的扰动成正比。然而，在次优方法中，我们的攻击方法优于其他方法，提供了最佳的相对性能。另一个有力的候选方法是基于混合单个字符的攻击。

Sep, 2023

我们提出了 ACT，一种新的针对 NMT 系统的对抗性攻击框架，通过一个分类器对其进行指导，以改变翻译的类别而非仅仅翻译质量，该攻击具有更大的影响力。

Aug, 2023