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探寻单词级扰动：文本对抗攻击的深度剖析与实践.docx

发布：2025-03-06约3.74万字共29页下载文档
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探寻单词级扰动：文本对抗攻击的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）在文本分类、情感分析、机器翻译等众多领域取得了显著的成果。这些基于深度学习的NLP模型在实际应用中发挥着重要作用，如智能客服、新闻分类、舆情监测等，为人们的生活和工作带来了极大的便利。然而，近年来的研究发现，这些模型普遍存在着对对抗样本的脆弱性问题。

对抗样本是指通过对原始文本进行精心设计的微小扰动而生成的文本样本，这些扰动通常难以被人类察觉，但却能使深度学习模型产生错误的预测结果。例如，在文本分类任务中

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