Vi föreslår syntaktiskt kontrollerade parafrasnätverk (SCPN) och använder dem för att generera kontradiktoriska exempel. Med tanke på en mening och en målsyntaktisk form (t.ex. en valmanstolk) tränas SCPNs att producera en parafras av meningen med önskad syntax. Vi visar att det är möjligt att skapa träningsdata för denna uppgift genom att först göra backtranslation i mycket stor skala, och sedan använda en tolk för att märka de syntaktiska omvandlingar som naturligt sker under denna process. Sådana data gör att vi kan träna en neural encoderdecoder modell med extra ingångar för att ange målet syntax. En kombination av automatiserade och mänskliga utvärderingar visar att SCPN genererar parafraser som följer deras målspecifikationer utan att minska parafrasens kvalitet jämfört med baslinjeparafrassystem (okontrollerade). Dessutom är de mer kapabla att generera syntaktiskt kontradiktoriska exempel som både (1) "fool" förtränade modeller och (2) förbättra robustheten hos dessa modeller till syntaktisk variation när de används för att öka sina träningsdata.
I REF föreslås att parafrasering används för att generera kontradiktoriska exempel.
Adversarial Example Generation with Syntactically Controlled Paraphrase Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}