摘要
针对文本编码方式不灵活以及候选词增加导致生成的隐写文本质量较低的问题,提出了一种基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法。所提方法基于Transformer的神经机器翻译模型生成隐写译文。在生成隐写译文的过程中,采用定长编码和哈夫曼编码建立候选词与码字之间的映射关系,通过计算隐写词元与正常词元的概率差异百分比,实现基于概率差异阈值的动态选词。最后,比较生成的2种隐写译文Sacrebleu的大小,实现编码方式的自动选择。实验结果表明,所提方法能够生成流畅度高、可读性强的隐写译文。当隐藏容量为11.19%时,隐写译文的Sacrebleu达到10.53。
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