論文の概要: BBAEG: Towards BERT-based Biomedical Adversarial Example Generation for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01782v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 05:32:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 22:03:49.990549
• Title: BBAEG: Towards BERT-based Biomedical Adversarial Example Generation for Text Classification
• Title（参考訳）: BBAEG:テキスト分類のためのBERTに基づくバイオメディカル・アドバイザリ・サンプル生成を目指して
• Authors: Ishani Mondal
• Abstract要約: バイオメディカルテキスト分類のためのブラックボックス攻撃アルゴリズムであるBBAEG(Biomedical BERT-based Adversarial Example Generation)を提案する。 我々は,BBAEGがより優れた言語流布,セマンティック・コヒーレンス(セマンティック・コヒーレンス)でより強力な攻撃を行うことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Healthcare predictive analytics aids medical decision-making, diagnosis prediction and drug review analysis. Therefore, prediction accuracy is an important criteria which also necessitates robust predictive language models. However, the models using deep learning have been proven vulnerable towards insignificantly perturbed input instances which are less likely to be misclassified by humans. Recent efforts of generating adversaries using rule-based synonyms and BERT-MLMs have been witnessed in general domain, but the ever increasing biomedical literature poses unique challenges. We propose BBAEG (Biomedical BERT-based Adversarial Example Generation), a black-box attack algorithm for biomedical text classification, leveraging the strengths of both domain-specific synonym replacement for biomedical named entities and BERTMLM predictions, spelling variation and number replacement. Through automatic and human evaluation on two datasets, we demonstrate that BBAEG performs stronger attack with better language fluency, semantic coherence as compared to prior work.
• Abstract（参考訳）: 医療予測分析は、医療意思決定、診断予測、薬物レビュー分析を支援する。 したがって、予測精度は頑健な予測言語モデルを必要とする重要な基準である。 しかし、深層学習を用いたモデルは、人間が誤分類する可能性が低い無意味な摂動入力インスタンスに対して脆弱であることが証明されている。 近年,ルールベースのシノニムとBERT-MLMを用いて敵を作ろうという試みが一般のドメインで見られたが,生物医学文献の増大は独特な課題となっている。 本稿では,bbaeg (biomedical bert-based adversarial example generation) を提案する。bbaeg (biomedical bert-based adversarial example generation) は,生物医学的テキスト分類のためのブラックボックス攻撃アルゴリズムである。 2つのデータセットに対する自動的および人的評価により、BBAEGはより優れた言語流布、セマンティック・コヒーレンスを持つより強力な攻撃を行うことを示した。

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