面向中文文本倾向性分类的对抗样本生成方法

Scidown文献预览系统！

作者：scidown 发布时间：2021-07-10 18:04:58 文章标题：

文章作者：

王文琦汪润王丽娜唐奔宵中文文本对抗样本深度学习模型评分函数黑盒

文章简述：

研究表明,在深度神经网络(DNN)的输入中添加小的扰动信息,能够使得DNN出现误判,这种攻击被称为对抗样本攻击.而对抗样本攻击也存在于基于DNN的中文文本的情感倾向性检测中,因此提出了一种面向中文文本的对抗样本生成方法 WordHanding.该方法设计了新的词语重要性计算算法,并用同音词替换以生成对抗样本,用于在黑盒情况下实施对抗样本攻击.采用真实的数据集(京东购物评论和携程酒店评论),在长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)这两种DNN模型上验证该方法的有效性.实验结果表明,生成的对抗样本能够很好地误导中文文本的倾向性检测系统.

文章下载地址（开放版）：