Auswahlverzerrung

Selektionsverzerrung bezieht sich auf systematische Verzerrungen, die durch fehlerhafte Stichprobenauswahl während des Datensammlungsprozesses entstehen und die Trainingsergebnisse sowie die Generalisierungsfähigkeiten von Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) beeinflussen. Das Ziel besteht darin, solche Verzerrungen zu identifizieren und zu korrigieren, um sicherzustellen, dass das Modell von einem repräsentativeren Datensatz lernt. Dies verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells. Im Bereich NLP ist es entscheidend, Selektionsverzerrungen zu vermeiden, um die Leistungsfähigkeit und den Anwendungswert der Modelle zu erhöhen.