论文笔记（5.13，文本抗击，sentence）--Trick Me If You Can: Human-in-the-Loop Generation of Adversarial Examples

举行了一次人机对战比赛，基于Quizbowl问答任务，通过实验对比了多种传统模型的鲁棒性能，分析了传统模型对于理解性任务的局限现象的产生原因，以及人机互补的概念。 paper的价值主要在于： 1.通过human-in-loop的方式生成高质量的问答对抗样本 2.对传统问答模型的鲁棒性能进行剖析 实验结果 1.RNN相较于IR更加脆弱 基于RNN的问答系统更加容易受到语法语义上的干扰；IR系统则对一

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