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  1. TOOL · CL_141554 ·

    新的基准测试destroR测试并防御孟加拉语NLP模型免受攻击

    研究人员推出destroR,这是一个旨在评估和增强孟加拉语迁移模型对抗鲁棒性的新流程。该系统包括三种新颖的保持意义的攻击方法:释义攻击、回译攻击和独热词替换攻击。这些攻击旨在扰乱输入,同时保持语义保真度和流畅性,从而测试模型的弹性。随附的基准测试评估了包括BanglaBERT和XLM-RoBERTa在内的五个迁移模型,针对这些攻击和其他基线攻击,结果显示词替换攻击比语义受限的攻击更有效。对抗训练被发现可以提高所有测试模型的鲁棒性,其中…