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自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步，深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法。但是，当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征。因此，许多研究者认为应该开辟新的研究方法，特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究方法。使用对抗样本生成和防御的自然语言处理研究可以基本概括为以下三种：1. 用未察觉的扰动迷惑模型，并评价模型在这种情况下的表现；2. 有意的改变深度神经网络的输出；3. 检测深度神经网络是否过于敏感或过于稳定，并寻找防御攻击的方法。网络表征学习（又叫做图嵌入学习）作为解决数据关系异构性的有效方法成为了近年来很重要的研究问题，并且已经在网络边预测、网络节点分析、网络可视化、自然语言处理等方面广泛应用。本文论文集包含文本对抗防御相关论文。

该论文集共收录8篇论文，引用最多的论文为Build it Break it Fix it for Dialogue Safety: Robustness from Adversarial Human Attack，引用数为24。

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