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本论文关注事件关系抽取中的训练数据缺失问题，提出一个知识引导的事件因果关系数据自动生成框架，该框架利用对偶学习机制，基于引入的因果相关事件，将事件因果关系识别器和数据生成器对偶约束，生成高质量的训练数据，提升事件因果关系识别的性能。
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文章总结了对抗性攻击和防御研究领域中最前沿的研究成果，介绍了深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用，并根据目前的研究进展对攻击和防御方式的有效性进行评述，介绍了防御方法中的一些代表性研究成果。启发式防御是指对某些特定攻击可能具有良好性能，但没有给出防御性能的...
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