敵対的事例に対する日本語処理モデルの頑健性向上の試み

深層ニューラルネットワーク（DeepNeuralNetwork:DNN）は，微小な変更が加えられた入力データである敵対的事例（AdversarialExamples:AE）を誤認識してしまう脆弱性が存在する．日本語処理用のDNNも同様の脆弱性が存在し，このような脆弱性は，DNNを実世界の課題に応用する上で重大な障害となり得る．本研究では，AEに対する日本語処理モデルの頑健性向上を目的とし，日本語に特化した再攻撃による敵対的防御手法を提案する．実験により，提案手法が通常事例の分類精度を維持しつつ，AEの矯正を行えることを確認した．