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申请/专利权人：河北师范大学
摘要：本发明涉及一种利用词缀嵌入空间的字符级对抗样本生成方法，采用如下步骤：S1.获取用于生成对抗样本的原始数据集，并进行预处理；S2.构建以及训练文本分类模型；S3.使用fasttext训练词缀嵌入模型，建立各相似词之间的词向量空间关系；S4.计算关键词梯度并选取关键词，生成关键词列表；S5.将列表中每个关键词输入到词缀嵌入模型中，获取嵌入空间中与其相似的词并进行替换，得到对抗样本；本发明利用fasttext训练的词缀嵌入模型是一种高效、灵活且功能强大的文本嵌入方法，训练和推断速度非常快，模型相对较小，占用较少的内存空间，可以极大的减小扰动搜索空间，生成方式更简单、速度更快，生成的对抗样本生成质量高。
主权项：1.一种利用词缀嵌入空间的字符级对抗样本生成方法，其特征在于，采用如下步骤：步骤S1：获取用于生成对抗样本的原始数据集，并进行预处理；步骤S2：构建以及训练文本分类模型；步骤S3：使用fasttext训练词缀嵌入模型，建立各相似词之间的词向量空间关系；步骤S4：计算关键词梯度并选取关键词，按重要性排序生成关键词列表；步骤S5：将列表中每个关键词输入到使用fasttext训练的词缀嵌入模型中，获取嵌入空间中与其相似的词并进行替换，得到对抗样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北师范大学 一种利用词缀嵌入空间的字符级对抗样本生成方法
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