一种基于词性经验的文本对抗攻击方法

本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及一种基于词性经验的文本对抗攻击方法，通过分析对抗攻击中重要词汇和相似的词性结构，构建词性经验库，从而优化词权排序和词替换策略，减少无效计算。此外，对抗攻击过程中不断更新词性经验库，使其能够自适应地捕捉不同任务特点，进而为后续对抗攻击提供更准确的指导。本发明通过引入历史攻击过程累积中的词性经验，优化词权排序和词替换过程，从而提高文本对抗攻击的效率和成功率。