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文本分类器的对抗攻击的约束执行奖励
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过强化学习算法训练的编码器-解码器重述模型生成多样化的对抗性示例，成功率高于原始模型，比其他竞争性攻击更有效。讨论了关键设计选择对生成示例的影响以及该方法的优势和弱点。
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关键要点
- 通过强化学习算法训练的编码器-解码器重述模型生成多样化的对抗性示例。
- 该模型在两个文本分类数据集上的成功率高于原始重述模型。
- 总体上，该方法比其他竞争性攻击更有效。
- 讨论了关键设计选择对生成示例的影响。
- 分析了该方法的优势和弱点。
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