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深度學(xué)習(xí)模型被證明存在脆弱性并容易遭到對(duì)抗樣本的攻擊，但目前對(duì)于對(duì)抗樣本的研究主要集中在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域而忽略了自然語言處理模型的安全問題。針對(duì)自然語言處理領(lǐng)域冋樣面臨對(duì)抗樣夲的風(fēng)險(xiǎn)，在闡明對(duì)抗樣本相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，文中首先對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、難以探知的訓(xùn)練過程和樸素的基本原理等脆弱性成因進(jìn)行分析，進(jìn)一步闡述了文本對(duì)抗樣本的特點(diǎn)、分類和評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)該領(lǐng)堿對(duì)抗技術(shù)涉及到的典型任務(wù)和數(shù)據(jù)集進(jìn)行了闡述;然后按照擾動(dòng)級(jí)別對(duì)主流的字、詞、句和多級(jí)擾動(dòng)組合的文本對(duì)抗樣本生成技術(shù)進(jìn)行了梳理，并對(duì)相關(guān)防御方法進(jìn)行了歸納總結(jié);最后對(duì)目前自然語言處理對(duì)抗樣本領(lǐng)域攻防雙方存在的痛點(diǎn)問題進(jìn)行了進(jìn)一步的討論和展望。
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