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打開文本圖片集
摘 要：對抗樣本的存在對自然語言處理領域的眾多應用存在安全威脅，對抗攻擊方法的研究有助于評估甚至提高深度神經網絡模型的魯棒性。現(xiàn)有的詞級文本對抗攻擊在生成對抗樣本的過程中，依賴于單詞重要性評分并排序，但效率低下，需要頻繁訪問目標模型來獲取重要性分數。文章針對該問題，提出通過訓練替代模型計算單詞重要性分數，并結合語義相似度分層采樣后得到的目標模型決策概率差值，對原始輸入中的單詞進行排序。（剩余8287字）
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基于詞替換的對抗文本生成研究
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