From Adversarial Arms Race to Model-centric Evaluation Motivating a Unified Automatic Robustness Eva
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1. 研究背景
文本对抗性攻击通过在输入中添加语义保持但具有误导性的扰动来发现模型的弱点。自然语言处理（NLP）中的对抗性攻击与防御的长期斗争是算法中心的，为自动鲁棒性评估提供了有价值的技术。然而，现有的鲁棒性评估实践可能存在不全面评估、不切实际的评估协议和无效的对抗性样本等问题。
2. 过去方案和缺点
以往的鲁棒性评估通常依赖单一的攻击方法或静态的挑战数据集，这只能衡量模型能力的有限方面。直接继承对抗性时代评估设置和指标可能导致不切实际的评估。此外，基于某些阈值（如句子相似度）设计无效的对抗性样本过滤规则，无法泛化到所有类型的对抗性样本。
3. 本文方案和步骤
本文提出了一个统一的自动鲁棒性评估框架，转向模型中心评估，以进一步利用对抗性攻击的优势。首先，我们基于模型能力确定鲁棒性评估维度，并为每个维度指定合理的算法来生成对抗性样本。然后，我们建立评估协议，包括评估设置和指标，以满足现实需求。最后，我们利用对抗性样本的扰动程度来控制样本的有效性。
4. 本文创新点与贡献
提出了一个模型中心的自动鲁棒性评估框架，全面衡量NLP模型的鲁棒性。
建立了一个合理的评估协议，考虑实际场景。
通过扰动程度控制生成的对抗性样本的有效性，以获得更可靠的鲁棒性估计。
5. 本文实验
实验中，我们使用RobTest工具包对RoBERTa模型进行了鲁棒性评估，展示了评估框架的有效性，并详细分析了框架中每个组件的合理性。
6. 实验结论
实验结果表明，我们的评估框架能够有效地评估模型在不同维度上的鲁棒性，并且通过扰动程度来控制样本的有效性，提高了评估的可靠性。
7. 全文结论
本文提出了一个统一的模型中心自动鲁棒性评估框架，通过多维度的评估和合理的协议设置，为NLP模型的鲁棒性评估提供了一种新的视角。未来的工作将包括在框架中选择更多的鲁棒性维度，以及寻找更好的样本选择策略。
阅读总结
本文针对NLP模型的鲁棒性评估问题，提出了一个新的评估框架，该框架通过多维度的评估和模型中心的方法，提高了评估的全面性和可靠性。通过实验验证，该框架能够有效地评估模型的鲁棒性，并为未来的研究提供了新的方向。
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