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以2019年数据智能创新应用大赛——基于Adversarial Attack的问题等价性判别比赛为背景

基于Adversarial Attack的问题等价性判别比赛][https://www.biendata.com/competition/2019diac/]

首先，对主办方提供的数据集进行增强，增强的途径主要有以下两种：

一. 生成对抗样本，提升模型的鲁棒性

Idea:由于现实情况中包含较多的对抗样本（如错别字等），因此要想提高模型的鲁棒性，最为有效的方法就是在训练集里面添加对抗样本。主要的方法有同音字替换和近义词替换。之所以不先对对抗样本进行纠错，在输入模型进行判断是因为现有的纠错工作的效果不理想。具体步骤如下：

首先，从训练集中随机抽取一定比例的样本进行增强。之后随机选取两种增强办法中的一种对样本进行增强，并且只对样本中的某个问题（q1或者q2）进行同音字或者同义词替换。这两种替换的方法如下：

近义词替换

工具：HanLP，cilin.txt（同义词词林）

(1) 利用HanLP.segment()，对选中的文本进行分词

(2) 根据分词的长度，确定替换的词的数目keynum

(3) 利用 HanLP.extractKeyword()提取keynum个关键词keywordList，并依次对keywordlist中的关键词进行同义词替换

(4) 根据cilin.txt构建同义词表

(5) 对每个关键词执行如下替换规则（规则可更改）

如果该词在同义词表中，则选择同义词表中离该词最近的同义词进行替换

如果该词不在同义词表中，则不进行替换

同音字替换

工具：HanLP，same_pinyin.txt（同音字词典），chinese-words.txt（字频表）

(1) 利用HanLP.segment()，对选中的文本进行分词

(2) 根据分词的长度，确定替换的词的数目keynum

(3) 利用 HanLP.extractKeyword()提取keynum个关键词keywordList，并依次对keywordlist中的关键词中所有字集合进行同音字替换

(4) 根据same_pinyin.txt和chinese-words.txt构建同音字词典和字频表

(5) 替换规则为：将待替换的字替换为该字的同音字，并且该同音字为所有同音字中出现频率最高（根据字频表判断）

二. 第二种对数据进行增强的办法，就是尽可能地提取两个问题的模式串，以辅助模型进行分类

Idea:由于样本中的问题长度都较短，且在现实情况中存在较多对抗样本，进一步增加了等价性判断的难度。因此需要对每个样本中包含的信息进行扩充，以提升模型的训练效果。

提取样本中两个问题的相同词汇和不同词汇

Idea:通过相同词和不同词汇提升模型的预测能力

增强前的样本：[q11,q21,label]

增强后的样本：[q11,q21,q12,q22,q3,label],其中q12为q11与q21中不相同的词汇；q22为q21与q11中不相同的词汇；q3为q11和q21中相同的词汇

使用通配符替换样本中两个问题相同的名词性词汇

增强前的样本：[q11,q21,label]

增强后的样本：[q11,q21,q12,q22,label],其中q12为q11的pattern；q22为q21的pattern

工具：HanLP（同义词词林）

(1) 同样的需要先对样本中的两个问题进行分词，并标注词性，选中的函数为HanLP.segment(),该函数能一个文本进行分词，并进行词性标注

(2) 确定要将替换成通配符（如A,B,C…等）的句子成分,主要包括名词和代词（具体如下），不对动词进行替换，因为对动词进行替换后对句子的结构破坏较大

替换的词性如下：

"n", "nb", "nba", "nbc", "nbp", "nf", "ng", "nh", "nhd", "nhm", "ni", "nic", "nis", "nit", "nl", "nm","nmc", "nnd", "nnt","nr", "nr1", "nr2", "nrf", "nri", "ns", "nsf", "nt", "ntc", "ntcb", "ntcf", "ntch","nth", "nto","nts", "ntu", "nx", "nz", "rr","r","rz"

我们还统计了训练集中出现的一些不影响问题等价性判断的成分，如请问、谢谢了、问一下等，这些词汇存储在otherwords.txt中，使用方法可参考tongji.py中的re_replace()

文件

data_process_2.py 包含生成包含不同数据集的函数，具体函数看代码的相关注释（主要有近义词替换，同音字替换，样本翻转，两个问题相同和不同词汇提取，使用通配符代替相同的名词性词语以获取句式的pattern

data_process_2_1.py包含各种预处理函数

tongji.py：该函数主要想找测试集的leak，通过查找测试集和训练集中的相同样本，以及通过A->C,B->C规则查找，但是最后发现用处不大

stopwords.txt：停用词表

same_pinyin.txt：相同拼音的词，其中第二列表示同音同调，同音异调

otherwords.txt: 人工统计数据集中包含的礼貌用语，这些词语对文本的相似性没用作用，甚至有干扰作用，如：请问，谢谢等词语

cilin.txt：哈工大的同义词林

chinese-words.txt：中文字频表

运行代码：

根据生成数据集的格式不同，调用不同的生成函数

python data_process_2.py

# 获得最终版本的数据,数据格式为[q11,q21,q12,q22,q31,label],并从原始训练集里切5000条数据作为测试集数据增强加到了10000条q12:q1中与q2不同的词汇q22:q2中与q1不同的词汇q31:q1与q2相同的词汇。
# 并且对10%的正样本进行近义词替换/同音字替换