申请/专利权人：山东大学

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933268A

主分类号：G06F40/30

分类号：G06F40/30;G06F40/194;G06F40/211;G06N3/088;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明属于自然语言处理的技术领域，更具体地，涉及一种端到端的无监督对抗性文本改写方法及装置。该方法包括：构建端到端的对抗性文本改写模型，包括改写条件生成器和条件文本改写器；在训练阶段，将原始样本输入对抗性文本改写模型，引入对抗性判别器获取原始样本的监督标签及对抗性文本改写模型输出的改写文本的标签，将标签与监督标签不一致的改写文本确定为对抗性样本，并利用原始样本和对抗性样本训练对抗性文本改写模型；在应用阶段，将原始文本输入训练好的对抗性文本改写模型中，以生成符合相应控制条件的对抗性文本。本发明能够以端到端的方式生成对抗性样本，从而能够以数据增强的方式提升下游任务模型的鲁棒性。

主权项：1.一种端到端的无监督对抗性文本改写方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构建端到端的对抗性文本改写模型，所述对抗性文本改写模型包括改写条件生成器和条件文本改写器，其中，所述改写条件生成器用于根据原始文本生成控制条件，所述条件文本改写器用于根据原始文本和控制条件生成相应的改写文本；S2、在训练阶段，将给定的原始样本输入所述对抗性文本改写模型，并引入对抗性判别器获取所述原始样本的监督标签以及所述对抗性文本改写模型输出的改写文本的标签，将标签与所述原始样本的监督标签不一致的改写文本确定为对抗性样本，并利用所述原始样本和得到的对抗性样本训练所述对抗性文本改写模型；S3、在应用阶段，将给定的原始文本输入训练好的所述对抗性文本改写模型中，以生成符合相应控制条件的对抗性文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种端到端的无监督对抗性文本改写方法及装置

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