In the era of widespread public use of AI systems across various domains, ensuring adversarial robustness has become increasingly vital to maintain safety and prevent undesirable errors. Researchers have curated various adversarial datasets (through perturbations) for capturing model deficiencies that cannot be revealed in standard benchmark datasets. However, little is known about how these adversarial examples differ from the original data points, and there is still no methodology to measure the intended and unintended consequences of those adversarial transformations. In this research, we conducted a systematic survey of existing quantifiable metrics that describe text instances in NLP tasks, among dimensions of difficulty, diversity, and disagreement. We selected several current adversarial effect datasets and compared the distributions between the original and their adversarial counterparts. The results provide valuable insights into what makes these datasets more challenging from a metrics perspective and whether they align with underlying assumptions.


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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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