论文笔记（5.16,文本抗击，defense）--Combating Adversarial Misspellings with Robust Word Recognition

提出了两种构建鲁棒模型的方法（针对character攻击）
1.foreground & background的错词检测器（前者细语料，后者大语料。fore失效，调用back实现高命中，类似于多级cache）
2.实验多种文本粒度的下游分类器对character的鲁棒程度

self：

只要不更改头尾character，那么就不会影响人类对word的判断（理想决策边界）。
“a”在每一个类里分布都相似
各种架构的模型的性能：
word-only >word+char > char-only ∼ word-piece
各种character攻击方法的有效程度：
add > key > drop > swap
paper提出来的几种guard呈现出鲁棒性和灵敏度反比的现象

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