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2020年6月3日
论文阅读 | Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment
摘要: 参考:NLP重铸篇之对抗文本攻击 [ 论文源码: github ] 作者提出了一种对抗样本生成算法TEXTFOOLER。 论文中,作者使用这种方法,对文本分类与文本蕴含两种任务做了测试,成功的攻击了这两种任务的相关模型,包括:BERT,CNN,LSTM,ESIM等等。 问题定义 一个有效的样本:和原
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posted @ 2020-06-03 14:36 山竹小果
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