文本对抗攻击情感分析数据集SentimentAnalysisDatasetforAdversarialAttacks-churubo
数据来源：互联网公开数据
标签：文本对抗攻击, 情感分析, 对抗样本, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习, 模型鲁棒性, 数据集
数据概述：
该数据集包含针对文本情感分析模型的对抗攻击结果，记录了原始文本、对抗样本以及情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用情感分析模型评估。
数据维度：
Original Sentence：原始文本语句。
Adversarial Sentence：经过对抗攻击生成的文本，旨在欺骗情感分析模型。
Label：原始文本的情感标签，0代表负面情感，1代表正面情感。
数据格式：CSV格式，文件名为attack_results(1).csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于对抗攻击实验，针对现有情感分析模型。
该数据集特别适用于研究对抗攻击对情感分析模型的影响，评估模型鲁棒性。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、机器学习和对抗攻击相关领域的学术研究，例如，评估不同攻击算法的效果，研究提升模型鲁棒性的方法。
行业应用：为人工智能安全领域提供数据支持，用于测试和改进情感分析系统的安全性，例如，应用于社交媒体内容审核、舆情分析等。
决策支持：帮助开发者了解模型在对抗攻击下的脆弱性，从而优化模型训练策略，提升模型在实际应用中的可靠性。
教育和培训：可作为机器学习、深度学习和对抗攻击课程的实训材料，帮助学生理解对抗攻击的原理和影响。
此数据集特别适合用于评估情感分析模型的抗攻击能力，探索提升模型鲁棒性的方法，以及研究对抗攻击对模型决策的影响。
