[发明专利]基于可解释性对抗文本的对抗训练方法在审
| 申请号： | 201910729584.9 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110457701A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 张伟;陈谦;陈云芳 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/22;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 吴静波<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 210023江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了本发明是基于可解释性对抗文本的对抗训练方法；包括：(1)对输入的文本使用中和过滤器、去混淆过滤器和拼写检查进行处理，将所有的文本转为可读的文本，修改恶意拼写错误的单词；(2)构建文本分类模型，将经过拼写检查的输入和其对应的标签训练文本分类模型；(3)根据对抗样本生成的方法和初始的文本分类模型依次生成文本对抗样本；(4)利用生成的文本对抗样本和原始的样本，重新训练原始分类模型，得到可以防御对抗样本攻击的文本分类模型。利用本发明的方法，可以提高模型对恶意文本的检测效果，防止恶意文本的攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 文本分类模型 样本 对抗 过滤器 拼写检查 标签训练 对抗训练 样本生成 原始分类 攻击 解释性 拼写 构建 可读 单词 混淆 中和 防御 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于可解释性文本的对抗训练方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：/n(1)使用python的开源PyEnchant包根据字典树对单词进行拼写检查，将输入的文本转为可读的文本；/n(2)将进过拼写检查的单词，进行词向量的训练，将离散的文本转为连续的词向量表示；/n(3)构建文本分类模型，根据文本对应的词向量输入和其对应的标签训练文本分类模型；/n(4)根据对抗样本生成的方法和初始的文本分类模型依次生成文本对抗样本；/n(5)利用生成的文本对抗样本和原始的样本，重新训练原始分类模型，得到可防御对抗样本攻击的文本分类模型。/n
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