一、背景
TextAttack是弗吉尼亚大学和MIT开发的一个关于快速实现文本对抗攻击的一个工具包。国内有一个清华开发的工具OpenAttack。但是目前比较活跃的是TextAttack，写这篇博客的时候，TextAttack还做了更新。
二、安装
TextAttack发行了PyPI的包，直接通过下面的指令安装，要求是Python高于3.6的版本：
pip install textattack
三、使用
3.1 端到端的使用
TextAttack可以使用以下的指令在端到端实现攻击。
textattack attack
--model bert-base-uncased
--num-examples -1
--transformation word-swap-embedding
--constraints use repeat stopword max-words-perturbed^max_num_words=3 embedding^min_cos_sim=0.8 part-of-speech
--goal-function untargeted-classification
--attack-recipe textfooler
--log-to-csv ./bert_convid_textfooler.csv
--dataset-from-file subjectivity_data_trans.py
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| model | 指定使用的模型，可以从huggingface下载，也可以在本地加载，需要使用pytorch |
| num-examples | 转换的数量，-1表示所有 |
| transformation | 对文本输入的转换，分为转义和同义词两大类 |
| constraints | 对抗攻击需要的约束 |
| goal-function | 攻击的目标 |
| attack-recipe | 攻击的方法，可用的攻击方法 |
| log-to-csv | 输出到文件的信息 |
| dataset-from-file | 使用自定的数据集，也可以使用内置的数据，如果使用内置的数据就是在模型后面带上数据集 |
3.2 dataset-from-file的例子
使用下面的代码，就可以完成加载自己的数据集。
import pandas as pd
from textattack.datasets import Dataset
dataset_name = "convid"
# 读取自定义数据集
pf = pd.read_csv(f"./{dataset_name}_test.csv")
dataset = Dataset(list(zip(pf["text"], pf["label"])))
