[发明专利]一种面向中文文本情感倾向性检测的对抗样本生成方法有效
| 申请号： | 201811081210.2 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109117482B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 王丽娜;王文琦;汪润;唐奔宵 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向中文文本情感倾向性检测的对抗样本生成方法，首先对输入的样本数据进行预处理；然后构造中文词语字典，构建深度学习替代模型，并对模型进行训练及参数调整；最后把正常样本输入深度学习替代模型，计算输入中各个词语的重要程度，对其进行修改生成对抗样本，修改后样本数据对原数据的语义改变微小，并不影响人对表达意思的理解。本发明证明以中文信息为数据基础的对抗攻击的存在性，验证中文对抗样本能诱导深度神经网络模型产生错误的分类，进一步证实对抗样本的迁移性。揭示了文本类型对抗样本攻击的机理，并为深度神经网络模型针对对抗样本攻击方面的安全性验证和测试提供样例，为防御性的对抗训练方法提供数据来源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 中文 文本 情感 倾向性 检测 对抗 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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