supporting facts 的修改：字符调换，替换词（用空格embedding或近同义词，变形词等）
还有针对question的攻击。
梯度下降，在embediing上做攻击，如何decode是个问题。
如果把大量对抗样本加到训练样本一起训练不够显示，作用不是很大，随时都可能会有新的对抗样本。
2018 Tackling Adversarial Examples in QA via Answer Sentence Selection
这篇讲的是先筛选候选句，再进行推理回答。
2019-09-20
最近新看了一个生成视觉相关的对抗样本的文章，觉得很有道理。
