AI-Testing/text

• AI-Testing 文本模块
• • 文本情感分析模型的对抗攻击
  • 使用方法
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    • 命令行
    • 命令行（高级）
    • Docker镜像
    • 对抗攻击方法参数配置示例
  • 基础库
  • 参考项目

AI-Testing 文本模块

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文本情感分析模型的对抗攻击

参见本项目文档

使用方法

Jupyter Notebook

text_demo

命令行

python TestingText.py /path/to/config.yml

配置文件的示例可见ExampleConfigFile.yml

命令行（高级）

python cli.py -r text_fooler --language zh -m roberta_dianping -d jd_binary --subset test

可以用如下命令查看命令行参数

python cli.py --help

一些重要的参数：

1. --time-out TIME_OUT：单个样本处理时间上限，单位：分钟 (default: 5)
2. --ignore-errors：忽略所有错误。默认关闭。关闭情况下，如果算法内部发生错误，则直接报错 (default: False)

详细参数列表：

1. attack_args.py
2. model_args.py
3. dataset_args.py

Docker镜像

本模块已构建好了Docker镜像，并已推送至Docker Hub. 用户可以直接拉取该镜像

docker pull wenh06/ai-testing-text:latest

并通过如下命令启动、进入该镜像进行使用

docker run -it --shm-size=10240m --gpus all -v ~/ai-testing-text-config-files:/AI-Testing/text/config_files -v ~/ai-testing-text-output:/AI-Testing/text/log wenh06/ai-testing-text bash

以上命令中的~/ai-testing-text-config-files为需要用到的配置文件存放的文件夹，~/ai-testing-text-output为算法执行日志，输出结果等存放的文件夹。

对抗攻击方法参数配置示例

text_fooler:
  max_candidates: 30
  min_cos_sim: 0.5
  use_threshold: 0.8

攻击方法默认参数配置文件：

1. default_configs.json
2. default_configs.yml

基础库

1. huggingface datasets
2. huggingface transformers
3. huggingface tokenizers

参考项目

1. TextAttack
2. OpenAttack
3. TAADpapers
4. TextFlint