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基于语义的对抗样本生成方法研究
一、引言
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。然而，随着其应用场景的扩大，深度学习模型的脆弱性也逐渐暴露出来。其中，对抗样本（AdversarialSamples）的生成与识别已经成为研究的一个重点方向。传统对抗样本主要针对的是视觉细节或微小的变化进行攻击，而对文本领域内的语义层面的攻击，相对较少。因此，本文将针对基于语义的对抗样本生成方法进行研究。
二、语义对抗样本的重要性
传统的对抗样本主要关注于图像、音频等多媒体数据的细微变化，而语义对抗样本则主要关注文本信息的含义和上下文关系。随着深度学习在自然语言处理（NLP）领域
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