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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：近年来，自然语言处理模型在许多领域得到广泛应用。与此同时，针对自然语言处理模型的对抗攻击方法也层出不穷，自然语言处理模型的安全性问题逐渐受到人们关注。为此，针对目前常见的基于同义词替换的对抗攻击，本发明提出了一种基于单词重要性与同义词替换策略的文本分类模型防御方法。对于要进行预测分类的文本，先计算文本中每个单词的重要性并从中挑选重要性较高的单词作为预替换单词，然后再从这些预替换单词中随机选取一部分进行同义词替换，生成多个投票文本，然后通过对投票文本进行预测，投票决定最终预测结果。本发明提出的方法在不重新训练模型的情况下，有效地防御了基于同义词替换的对抗攻击，提升了文本分类模型的鲁棒性。
主权项：1.基于单词重要性与同义词替换的文本分类模型防御方法，其步骤包括：步骤1：计算输入文本中每个单词的重要性，按单词重要性构建预替换单词集合。步骤2：从预替换单词中随机选取部分进行同义词替换，重复多次，生成投票文本集合。步骤3：对投票文本逐一预测，综合所有投票文本预测结果，形成最终输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于单词重要性与同义词替换的文本分类模型防御方法
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