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perturbation strategies
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深度文本分类存在欺诈性
本文介绍了一种有效的方法来生成文本对抗样本,证明了基于深度神经网络的文本分类器同样容易受到对抗样本的攻击。通过计算代价梯度或者生成一系列遮盖测试样本,可以识别用于分类的文本信息,基于这些信息,设计了三种扰动策略(插入、修改、删除)来生成对抗
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7 years ago
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