选择偏差

Selection bias是指在数据收集过程中由于样本选择不当导致的系统性偏差，影响自然语言处理模型的训练效果和泛化能力。其目标是通过识别和纠正这种偏差，确保模型能够基于更具代表性的数据集进行学习，从而提高模型的准确性和可靠性。在自然语言处理中，避免Selection bias对于提升模型性能和应用价值具有重要意义。