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基于频率感知与义原增强的文本防御编码
1
作者
罗浩岚
刘万平
+1 位作者
王宝娟
黄东
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期749-755,共7页
针对文本防御编码未考虑训练样本中词频的影响,同义词集缺乏囊括性且存在一定噪声的问题,提出一种基于频率感知与义原增强的编码训练方法。引入样本单词频率,利用编码器区分为样本中的低频词与非低频词,分别训练其鲁棒性;替换词集采用...
针对文本防御编码未考虑训练样本中词频的影响,同义词集缺乏囊括性且存在一定噪声的问题,提出一种基于频率感知与义原增强的编码训练方法。引入样本单词频率,利用编码器区分为样本中的低频词与非低频词,分别训练其鲁棒性;替换词集采用义原增强后的样本数据,能够有效扩充现有词集;编码算法能使样本有效训练确保模型原始准确率。在常见数据集上的实验结果表明,编码训练下的模型分类准确率优于之前防御方法,分别在TextCNN与LSTM上降低模型平均误差到3.6%与4.2%。
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关键词
文本防御编码
深度神经网络
文本分类
同义词替换攻击
频率感知
义原增强
文本对抗样本
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职称材料
题名
基于频率感知与义原增强的文本防御编码
1
作者
罗浩岚
刘万平
王宝娟
黄东
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期749-755,共7页
基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2021jcyj-msxmX0594)
重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助成果基金项目(gzlcx20233260)。
文摘
针对文本防御编码未考虑训练样本中词频的影响,同义词集缺乏囊括性且存在一定噪声的问题,提出一种基于频率感知与义原增强的编码训练方法。引入样本单词频率,利用编码器区分为样本中的低频词与非低频词,分别训练其鲁棒性;替换词集采用义原增强后的样本数据,能够有效扩充现有词集;编码算法能使样本有效训练确保模型原始准确率。在常见数据集上的实验结果表明,编码训练下的模型分类准确率优于之前防御方法,分别在TextCNN与LSTM上降低模型平均误差到3.6%与4.2%。
关键词
文本防御编码
深度神经网络
文本分类
同义词替换攻击
频率感知
义原增强
文本对抗样本
Keywords
textual defense encoding
deep neural network
text classification
adversarial word substitution
frequency aware
sememe enhance
textual adversarial example
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于频率感知与义原增强的文本防御编码
罗浩岚
刘万平
王宝娟
黄东
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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