論文の概要: The Sensitivity of Word Embeddings-based Author Detection Models to
Semantic-preserving Adversarial Perturbations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11917v1
- Date: Tue, 23 Feb 2021 19:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-26 01:45:47.065468
- Title: The Sensitivity of Word Embeddings-based Author Detection Models to
Semantic-preserving Adversarial Perturbations
- Title（参考訳）: 単語埋め込みに基づく著者検出モデルの意味的対向摂動に対する感度
- Authors: Jeremiah Duncan, Fabian Fallas, Chris Gropp, Emily Herron, Maria
Mahbub, Paula Olaya, Eduardo Ponce, Tabitha K. Samuel, Daniel Schultz,
Sudarshan Srinivasan, Maofeng Tang, Viktor Zenkov, Quan Zhou, Edmon Begoli
- Abstract要約: 著者分析は自然言語処理の分野において重要な課題である。
本稿では,入力の逆操作に対する既成アプローチの限界と感度について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7552532139404797
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Authorship analysis is an important subject in the field of natural language
processing. It allows the detection of the most likely writer of articles,
news, books, or messages. This technique has multiple uses in tasks related to
authorship attribution, detection of plagiarism, style analysis, sources of
misinformation, etc. The focus of this paper is to explore the limitations and
sensitiveness of established approaches to adversarial manipulations of inputs.
To this end, and using those established techniques, we first developed an
experimental frame-work for author detection and input perturbations. Next, we
experimentally evaluated the performance of the authorship detection model to a
collection of semantic-preserving adversarial perturbations of input
narratives. Finally, we compare and analyze the effects of different
perturbation strategies, input and model configurations, and the effects of
these on the author detection model.
- Abstract（参考訳）: 著者分析は自然言語処理の分野において重要な課題である。
それは記事、ニュース、本、またはメッセージの最も可能性の高い作家の検出を可能にします。
この技術は、著者の帰属、盗作の検出、スタイル分析、誤情報のソースなどに関連するタスクに複数の用途があります。
本論文では,入力の逆操作に対する既成アプローチの限界と感度について検討する。
そこで我々はまず,著者検出と入力摂動のための実験用フレームワークを開発した。
次に, 著者検出モデルの性能を, 入力ナラティブの意味保存的逆動の集合に実験的に評価した。
最後に, 異なる摂動戦略, 入力およびモデル構成, およびこれらが著者検出モデルに与える影響を比較し, 分析する。
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