如果可以使用自然语言处理、图形算法和其他基本的机器学习技术来解决文学奖项中的偏见,那么这些技术也可用于在流行的训练数据集中找到偏差。一旦发现问题,就应该发布然后修复它们。这将有双重目的。训练数据可能会受到熵的影响,这可能会危及整个系统。经常注意,训练数据可以保持健康。

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