QData/TextAttack
کاربرد:
این چارچوب یک ابزار قدرتمند برای انجام حملات مخالف (adversarial attacks)، افزایش داده‌های متنی (data augmentation) و آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) است.
شما می‌تونید با استفاده از این کتابخانه، مدل‌های NLP رو در برابر تحریف‌های هوشمند متن تست کنید یا داده‌های جدید برای بهبود دقت مدل ایجاد کنید.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که می‌خوای امنیت مدل‌های زبانی رو بررسی کنی، یا داده‌های آموزشی کم داری و نیاز به افزایش داده داری، این ابزار عالیه.
همچنین برای تحقیقات دانشگاهی و توسعه مدل‌های مقاوم در برابر حملات متنی مناسبه.
چند مثال از موارد استفاده
- تست مقاومت یک مدل تشخیص احساس در برابر تغییرات هوشمند کلمات
- ایجاد نمونه‌های جدید از متن برای آموزش مدل با داده‌های محدود
- شبیه‌سازی حملات به چت‌بات‌ها برای بهبود امنیت آن‌ها
- آموزش مدل‌های NLP با استفاده از تکنیک‌های داده افزایی و ارزیابی عملکرد آن‌ها
- ##NLP
- ##AdversarialAttacks
- ##DataAugmentation
- ##MachineLearning
- ##TextAttack
- ##AI
- ##DeepLearning
- ##NaturalLanguageProcessing
- ##ModelTesting
- ##RobustAI