【亲测免费】 TextFooler 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

TextFooler 项目的目录结构如下：

TextFooler/
├── attack_classification.py
├── attack_nli.py
├── data/
│   └── ...
├── ESIM/
│   └── ...
├── requirements.txt
├── run_attack_classification.py
├── run_attack_nli.py
└── README.md

• attack_classification.py 和 attack_nli.py：用于生成文本分类和自然语言推理的对抗样本。
• data/：包含项目使用的数据集。
• ESIM/：包含 ESIM 模型的相关文件。
• requirements.txt：列出了项目所需的 Python 包。
• run_attack_classification.py 和 run_attack_nli.py：运行对抗样本生成的示例脚本。
• README.md：项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括 attack_classification.py 和 attack_nli.py。这两个文件分别用于生成文本分类和自然语言推理的对抗样本。

attack_classification.py

该文件用于生成文本分类的对抗样本。可以通过以下命令运行：

python attack_classification.py

attack_nli.py

该文件用于生成自然语言推理的对抗样本。可以通过以下命令运行：

python attack_nli.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行设置。以下是一些常用的参数：

• --dataset_path：数据集的路径。
• --target_model：目标模型的名称，如 bert。
• --target_model_path：目标模型的训练参数路径。

例如：

python attack_classification.py --dataset_path data/ --target_model bert --target_model_path models/bert_model.pt

这些参数可以在运行脚本时根据需要进行调整。