biais de sélection

Le biais de sélection fait référence au biais systématique causé par une sélection d'échantillons inappropriée lors du processus de collecte de données, ce qui affecte les résultats de l'entraînement et les capacités de généralisation des modèles de traitement automatique du langage (TAL). L'objectif est d'identifier et de corriger ces biais, en s'assurant que le modèle apprend à partir d'un ensemble de données plus représentatif, ce qui améliore ainsi la précision et la fiabilité du modèle. En TAL, éviter le biais de sélection est essentiel pour renforcer les performances et la valeur d'application du modèle.