基于词替换的对抗文本生成研究

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对抗样本的存在对自然语言处理领域的众多应用存在安全威胁,对抗攻击方法的研究有助于评估甚至提高深度神经网络模型的鲁棒性。现有的词级文本对抗攻击在生成对抗样本的过程中,依赖于单词重要性评分并排序,但效率低下,需要频繁访问目标模型来获取重要性分数。文章针对该问题,提出通过训练替代模型计算单词重要性分数,并结合语义相似度分层采样后得到的目标模型决策概率差值,对原始输入中的单词进行排序。在文本分类任务上的实验结果证明了该方法的有效性。
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目的:探讨第二代抗精神病药物与精神分裂症住院患者肺部感染的相关性。方法:选择2018年1月~2020年12月本院2328例精神分裂症住院患者为研究对象,采集相关资料进行单因素分析,通过Logistic回归分析、Kendallτ相关系数评估,探讨第二代抗精神病药物与肺部感染的相关性。结果:精神分裂症住院患者使用多种第二代抗精神病药,使用氯氮平是肺部感染的独立危险因素,呈正相关,相关性显著。结论:第二
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