CONV_GBERT: Leveraging BERT–GPT Fusion and IMP-FGSM for Adversarially Robust Sentiment Classification

This paper introduces CONV_GBERT, a hybrid deep learning framework for robust sentiment classification. The model integrates the bidirectional contextual understanding of BERT, the generative capabilities of GPT, and the local feature extraction strength of convolutional neural networks. By concaten...

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Detalhes bibliográficos

Principais autores:	Areeba Umair, Elio Masciari, Muhammad Habib Ullah
Formato:	Artigo
Idioma:	Inglês
Publicado em:	IEEE 2026-01-01
coleção:	IEEE Access
Assuntos:	Adversarial machine learning adversarial perturbations BERT fast gradient method GPT sentiments analysis
Acesso em linha:	https://ieeexplore.ieee.org/document/11483212/
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