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J-GLOBAL ID：201902247058006565   整理番号：19A2781076

中国語テキスト指向性分類への対抗サンプル生成手法【JST・京大機械翻訳】

Adversarial Examples Generation Approach for Tendency Classification on Chinese Texts

著者 (4件)： Wang Wenqi (空天信息安全与可信計算教育部重点実験室(武漢大学),湖北武漢430072;武漢大学国家网絡安全学院,湖北武漢430072) ,  Wang Run (空天信息安全与可信計算教育部重点実験室(武漢大学),湖北武漢430072;武漢大学国家网絡安全学院,湖北武漢430072) ,  Wang Lina (空天信息安全与可信計算教育部重点実験室(武漢大学),湖北武漢430072;武漢大学国家网絡安全学院,湖北武漢430072) ,  Tang Benxiao (空天信息安全与可信計算教育部重点実験室(武漢大学),湖北武漢430072;武漢大学国家网絡安全学院,湖北武漢430072)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 30  号： 8  ページ： 2415-2427  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 研究により、深さニューラルネットワーク(DNN)の入力に小さな摂動情報を加えると、DNNに誤判定ができ、この攻撃は対抗サンプル攻撃と呼ばれる。対抗サンプル攻撃は,DNNに基づく中国語テキストの感情的傾向検出にも存在するので,中国語テキストに対する対抗サンプル生成法WordHandingを提案した。この方式では,新しい単語重要性計算アルゴリズムを設計して,対抗サンプルを生成するために同音語を入れ替えて,ブラックボックスのケースで対抗サンプル攻撃を実施するために使用した。実際のデータセット(京東買物レビューと携帯型ホテルレビュー)を用いて、長短記憶ネットワーク(LSTM)と畳込みニューラルネットワーク(CNN)の2種類のDNNモデル上でこの方法の有効性を検証した。実験結果は,生成した対抗サンプルが中国語テキストの傾向検出システムをよく誤らせることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 摂動 ,  携帯型 ,  *中国語 ,  ネットワーク ,  有効性 ,  ニューラルネットワーク ,  ブラックボックス ,  単語 ,  *指向性 ,  購買 ,  同音異義語
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  計算アルゴリズム ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  指向性 ,  分類 ,  サンプル ,  手法