選択バイアス

選択バイアスは、データ収集過程で不適切なサンプル選択によって引き起こされる系統的なバイアスであり、自然言語処理（NLP）モデルの学習結果と汎化能力に影響を与えます。このバイアスを特定し、修正することで、モデルがより代表的なデータセットから学習できるようになり、精度と信頼性が向上します。NLPにおいて、選択バイアスを避けることは、モデルの性能と応用価値を高めるために重要です。