百分点认知智能实验室出品：智能问答中的对抗攻击及防御策略

大赛优胜队伍以上面几种方案为主。第一名采取了除上面智能纠错以外的方案，同时，针对只是在局部进行个别词的增删改替换的对抗样本，设计了Absolute Position-Aware 的模型输入方式进行捕捉，另外，在固定的网络结构中进行对抗训练。第二名和第三名的队伍，没有做太多数据增强，在使用Focal Loss和Fast Gradient Method的同时，将重点放在了智能纠错上，他们分别设计了巧妙的智能纠错方案，利用对抗样本和其他样本之间的相似特性，进行纠错，取得了不错的效果。

综合看前三名的队伍，除了数据增强和对抗训练等其他任务中也可能有效的方法，他们针对本次比赛的赛题特点，从数据出发，进行对抗样本的发现与纠错，方法巧妙，最终脱颖而出。

六、总结

通过这次比赛，大家对防御智能问答中语义等价问题的对抗攻击、增强模型鲁棒性的方法进行了许多探索与实践，发现在数据处理阶段的数据增强、对抗样本纠错和模型训练阶段使用Focal Loss和采用FGM的方法进行训练是行之有效的策略。这些实践与结论，将实现机器与人之间更加智能的对话，为实际的生产生活带来切实帮助。当然，随着研究的深入与应用的普及，还会出现新的对抗攻击的方法，我们也期待新的防御策略被发明，共同促进模型鲁棒性的提升，使系统更好地落地应用。

参考资料

[1] Wang, W., Wang,L., Wang, R., Ye, A., & Tang, B. (2019). A Survey: Towards a Robust DeepNeural Network in Text Domain. arXiv preprint arXiv:1902.07285.

[2] Wei Emma Zhang,Quan Z. Sheng, Ahoud Alhazmi, and Chenliang Li. 2019. Adversarial Attacks onDeep Learning Models in Natural Language Processing: A Survey. 1, 1 (April2019), 40 pages.

https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn

[3] DIAC大赛优胜队伍(比较牛的丹棱街5号、观、沐鑫、XiaoduoAI-NLP、zhys513、苏州课得乐-强行跳大)解决方案

（编辑：威海站长网）

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