2022年04月08日
引 言对抗攻击（也称为对抗样本生成）是近年来人工智能领域的一个新兴研究方向。它最初是为图像提出的，在计算机视觉领域取得了丰硕的研究成果，并提出了许多实用的攻击算法。最近，研究人员不断寻找新的应用场景，积极探索对抗攻击在其他领域的应用，文本对抗攻击取得了一些进展。基本概念对抗样本的概念最初是在2014年提出的，是指通过向原始样本数据添加有针对性的小干扰获得的一种人工结构样本。它不会影响人类的感知，但会使深度学习模型产生错误的判断[1]。对抗攻击是指构建对抗样本的过程。图1展示了文本领域内实现对抗攻