RobustSentEmbed: Robust Sentence Embeddings Using Adversarial Self-Supervised Contrastive Learning

📄 arXiv: 2403.11082v1 📥 PDF

作者: Javad Rafiei Asl, Prajwal Panzade, Eduardo Blanco, Daniel Takabi, Zhipeng Cai

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-17

备注: Accepted at the Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL Findings) 2024. [https://openreview.net/forum?id=9dEAg4lJEA]

💡 一句话要点

提出RobustSentEmbed以提升句子嵌入的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 句子嵌入 对抗学习 自监督学习 鲁棒性 自然语言处理 文本表示 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 现有的预训练语言模型在对抗性环境下表现不佳，缺乏足够的鲁棒性，导致在实际应用中存在安全隐患。
  2. RobustSentEmbed通过自监督对比学习框架，利用对抗扰动来优化句子嵌入，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。
  3. 实验结果显示，RobustSentEmbed在对抗攻击下的成功率显著降低，并在语义相似性和迁移任务中均有性能提升。

📝 摘要（中文）

预训练语言模型在自然语言处理任务中表现出色，但在对抗性环境下的鲁棒性不足。本文提出了RobustSentEmbed，一个自监督的句子嵌入框架，旨在提高文本表示任务的泛化能力和鲁棒性。通过生成高风险的对抗扰动并在新目标函数中利用这些扰动，RobustSentEmbed有效地学习高质量且鲁棒的句子嵌入。实验结果表明，RobustSentEmbed在多种对抗攻击下的成功率显著降低，尤其是BERTAttack的成功率从75.51%降至38.81%。此外，该框架在语义文本相似性任务和多种迁移任务中也取得了1.59%和0.23%的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有预训练语言模型在对抗性环境下鲁棒性不足的问题。现有方法在面对对抗攻击时，表现出较高的成功率，影响了其在实际应用中的可靠性。

核心思路：RobustSentEmbed的核心思路是通过自监督学习生成高风险的对抗扰动，并将其纳入目标函数中，以此来优化句子嵌入的质量和鲁棒性。这样的设计使得模型能够在训练过程中主动学习如何抵御对抗攻击。

技术框架：该框架包括生成对抗扰动的模块、优化句子嵌入的目标函数以及评估模型鲁棒性的实验模块。通过这些模块的协同工作，RobustSentEmbed能够有效提升句子嵌入的性能。

关键创新：最重要的创新点在于引入了对抗扰动生成机制，并将其与自监督对比学习相结合。这一方法与传统的句子嵌入技术相比，能够更好地应对对抗攻击，提升模型的鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡对抗扰动和正常样本的学习，同时在网络结构上进行了优化，以确保模型在多种任务中的适应性和性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RobustSentEmbed在对抗攻击下的成功率显著降低，尤其是BERTAttack的成功率从75.51%降至38.81%。此外，该框架在语义文本相似性任务中提升了1.59%，在多种迁移任务中提升了0.23%，显示出其在多种任务中的优越性。

🎯 应用场景

RobustSentEmbed的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在需要高鲁棒性的自然语言处理任务中，如情感分析、文本分类和对话系统等。随着对抗攻击的日益严重，提升模型的鲁棒性将对实际应用的安全性和可靠性产生重要影响。未来，该框架可进一步扩展到多模态学习和跨领域迁移学习等领域。

📄 摘要（原文）

Pre-trained language models (PLMs) have consistently demonstrated outstanding performance across a diverse spectrum of natural language processing tasks. Nevertheless, despite their success with unseen data, current PLM-based representations often exhibit poor robustness in adversarial settings. In this paper, we introduce RobustSentEmbed, a self-supervised sentence embedding framework designed to improve both generalization and robustness in diverse text representation tasks and against a diverse set of adversarial attacks. Through the generation of high-risk adversarial perturbations and their utilization in a novel objective function, RobustSentEmbed adeptly learns high-quality and robust sentence embeddings. Our experiments confirm the superiority of RobustSentEmbed over state-of-the-art representations. Specifically, Our framework achieves a significant reduction in the success rate of various adversarial attacks, notably reducing the BERTAttack success rate by almost half (from 75.51\% to 38.81\%). The framework also yields improvements of 1.59\% and 0.23\% in semantic textual similarity tasks and various transfer tasks, respectively.