应用量子行为粒子群优化算法的文本对抗

摘要：

文本对抗攻击能够极大地弱化深度神经网络在自然语言处理任务中的判别能力,对抗攻击方法的研究是提升深度神经网络鲁棒性的重要方法.现有的词级别文本对抗方法在搜索对抗样本时不够有效,搜索到的往往不是最理想的样本.针对这一缺陷,提出了基于改进的量子行为粒子群优化算法的文本对抗方法.通过对量子行为粒子群优化算法进行离散化的适应性改动,更有效地搜索出高质量的对抗样本.实验结果表明,提出的方法在多个数据集上取得了更高的攻击成功率,同时保持了更低的改动率,人工评测则表明提出的方法生成的对抗样本相比于其他对抗样本能够更多地保留语法和语义的正确性.

关键词：文本对抗攻击、量子行为粒子群优化算法、自然语言处理

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：175-180