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J-GLOBAL ID：202002229930660642   整理番号：20A1997277

Word2vecとニューラルネットワークに対する敵対攻撃【JST・京大機械翻訳】

Adversarial Attacks on Word2vec and Neural Network

著者 (3件)： Li Yue (College of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai China) ,  Xu Pengjian (College of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai China) ,  Pang Minmin (College of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACAI 2018  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習のセキュリティは非常に重要である。画像脆弱性は長い間文献で知られている。本論文は,テキスト脆弱性に関するものである。単語2vecは,自然言語処理において重要な役割を果たす単語埋込みを生成するために広く使われている。単語埋込みの品質はニューラルネットワークの性能に影響する。単語埋込みを用いて,個々の単語間に存在する可能性のある有用な情報を見つける。本論文では,単語埋込みも変化する元のテキストを変更する方法を提案した。そして,敵対標本は,分類器を誤りにする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  単語 ,  セキュリティ ,  機械学習
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 敵対的サンプル ,  ニューラルネットワーク ,  テキスト分類 ,  脆弱性 ,  Word2vec

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  敵対 ,  攻撃