本文提出了一种名为MHA（Metropolis-Hastings对抗性生成方法）的技术，旨在解决自然语言处理中的对抗样本生成难题。该研究指出，在自然语言处理过程中，由于句子空间的离散性，生成有效的对抗样本是一项极具挑战性的任务。传统的对抗生成方法在NLP领域表现不佳，因为它们要么生成的样本不够流畅，要么无法有效扰动句子。

MHA方法通过结合语言模型和对抗攻击模型，利用Metropolis-Hastings采样技术，生成更流畅且更具对抗性的样本。该方法分为两种模式：黑盒模式（b-MHA）和白盒模式（w-MHA）。黑盒模式主要依靠预训练的语言模型来确保生成的样本流畅，而白盒模式则进一步利用梯度信息，以优化对抗样本的生成效果。

研究者们选择了IMDB和SNLI两个数据集进行实验，分别用于情感分析和自然语言推理任务。实验结果表明，MHA方法不仅生成对抗样本的速度快于现有方法，而且生成的样本在实际攻击中表现出更高的成功率。特别是当使用白盒模式时，生成的样本表现尤为出色。

除了对抗攻击外，研究还探讨了对抗性训练的应用。通过将生成的对抗样本加入到训练集中，模型的鲁棒性和分类准确性显著提升。人工评估也证实，MHA生成的对抗样本几乎达到了预期的干扰效果。

未来的研究方向将集中在改善MHA方法的细节上，比如如何更好地处理句子的时态一致性问题，以及如何在对抗过程中增强句子间的相似度限制，从而进一步提高生成对抗样本的质量。

总之，本文提出的MHA方法为自然语言处理中的对抗性样本生成提供了一种有效的解决方案，有望在未来的研究和应用中发挥重要作用。