Łączenie różnych metod ataków w celu skutecznego generowania tekstu

Opisane w artykule podejście może pomóc w doskonaleniu algorytmów uczenia maszynowego, które są używane w ramach różnych serwisów internetowych (np. media społecznościowe) do filtrowania treści, w szczególności w celu wykrywania tekstów wprowadzających w błąd, szkodliwych lub po prostu nielegalnych.

[autotldr]

To najlepszy tl;dr, jaki mogłem zrobić, oryginał zmniejszony o 66% (jestem botem)

W ramach pracy zostało opisane podejście, które zajęło pierwsze miejsce w międzynarodowym konkursie w obszarze wiarygodności informacji.

Wyzwanie polegało na tym, że teksty musiały być zmodyfikowane w taki sposób, żeby nie tylko zmienić decyzję każdego z trzech różnych klasyfikatorów (opartych na modelach BERT, BiLSTM i RoBERTa) na każdym z ponad 2000 przykładów tekstowych, ale również zadbać o minimalną liczbę zmian symboli (słów) w tekstach oraz maksymalne zachowanie ich znaczenia semantycznego.

Opisane