日: 2023年5月12日

Text Adversarial Purification as Defense against Adversarial Attacks 

  • Text Adversarial Purification as Defense against Adversarial Attacks [46.8]
    敵の浄化は敵の攻撃に対する防御機構として成功している。 本稿では,テキストの敵対的攻撃に対する防御に焦点を当てた,新たな敵対的浄化手法を提案する。 本研究では, Textfooler や BERT-Attack などの強力な攻撃手法を用いて, 提案手法を検証した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 3 May 2023 09:09:22 GMT)
  • 単語置き換えの攻撃を防御するため、[MASK]を入れる or [MASK]に置き換える処理を行った後、MLMによって復元、データを浄化するプロセスを提案。
  • シンプルな戦略だが効果は有るようで、多くのベンチマークで防御に成功している。

SeqDiffuSeq

  • SeqDiffuSeq: Text Diffusion Model with Encoder-Decoder Transformers for Sequence-to-Sequence Generation [50.9]
    本研究では,拡散モデルを用いてシーケンス・ツー・シーケンスのテキスト生成を行う。 シーケンス・ツー・シーケンス生成のためのテキスト拡散モデルであるSeqDiffuSeqを提案する。 実験結果は、テキストの品質と推論時間の観点から、シーケンス・ツー・シーケンス生成の優れた性能を示す。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 3 May 2023 07:43:22 GMT)
  • Diffusion Modelによる系列データ（テキストデータ）の作成、タスクによって結果はまちまちという感じで機械翻訳性能はベースラインに負けていそう。
  • リポジトリはGitHub – Yuanhy1997/SeqDiffuSeq: SeqDiffuSeq: Text Diffusion with Encoder-Decoder Transformers