【深度学习NLP论文笔记】《Towards Crafting Text Adversarial Samples》
Abstract 文本fool的方法：修改原始样本：删除或替换一些重要的单词，或引入新的单词。我们的算法最适用于在每个类的例子中有子类别的数据集。基于情绪分析的IMDB电影评论数据集和性别检测的Twitter数据集的实验结果显示了我们所提出的方法的有效性。 1.introduction 使用Word2Vec方法进行数据预处理和特征提取。但是Word2Vec的离散特征使得将向量映射到单词变得困难。
相关文章
- 1. 【深度学习NLP论文笔记】《Interpretable Adversarial Perturbation in Input Embedding Space for Text》
- 2. 【深度学习NLP论文笔记】《Adversarial Example For Natural Language Classification Problems》
- 3. 【深度学习NLP论文笔记】《Deep Text Classification Can be Fooled》
- 4. 【深度学习NLP论文笔记】《Visualizing and Understanding Neural Models in NLP》
- 5. 【深度学习NLP论文笔记】《Understanding Neural Networks through Representation Erasure》
- 6. 深度学习论文
- 7. [深度学习论文笔记][ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION
- 8. [深度学习论文笔记][ICCV 17]Semi Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Net
- 9. [NLP学习笔记-Task7] CNN + Text-CNN
- 10. Towards Adversarially Robust Object Detection 论文笔记
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【深度学习NLP论文笔记】《Interpretable Adversarial Perturbation in Input Embedding Space for Text》
- 2. 【深度学习NLP论文笔记】《Adversarial Example For Natural Language Classification Problems》
- 3. 【深度学习NLP论文笔记】《Deep Text Classification Can be Fooled》
- 4. 【深度学习NLP论文笔记】《Visualizing and Understanding Neural Models in NLP》
- 5. 【深度学习NLP论文笔记】《Understanding Neural Networks through Representation Erasure》
- 6. 深度学习论文
- 7. [深度学习论文笔记][ICLR 18]mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION
- 8. [深度学习论文笔记][ICCV 17]Semi Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Net
- 9. [NLP学习笔记-Task7] CNN + Text-CNN
- 10. Towards Adversarially Robust Object Detection 论文笔记