一种基于语义正则化的文本对抗训练防御方法

对抗攻击在当下自然语言处理领域研究十分广泛，许多对于预训练语言模型的对抗攻击方法都涌现出来使得人们警醒在当下语言模型应用中要注意的安全问题。该方法属于人工智能与自然语言处理安全技术领域，针对现有中文对抗训练中存在的语义破坏、鲁棒性与准确性失衡等问题，提出了一种创新的防御框架。该方法在模型训练过程中引入语义一致性正则化机制，通过动态温度调度与KL散度约束，增强模型对对抗扰动的鲁棒性。然后通过联合优化目标函数，整合任务损失、对抗鲁棒性损失和语义一致性损失，实现多目标协同优化。本发明有效解决了对抗训练中语义质量与鲁棒性的平衡问题，为构建安全可靠的中文NLP系统提供了新的技术路径。