تقييم تقنيات الدخل لتحيزات القتالية

التحيز منتشر لنماذج NLP، تحفز تطوير تقنيات الدخل التلقائي.يقتصر تقييم أساليب ديوان NLP إلى حد كبير على السمات الثنائية في العزلة، على سبيل المثال، الدخان فيما يتعلق بالجنس أو العرق الثنائي، إلا أن العديد من الشركات تشمل العديد من هذه الصفات، وربما معارتفاع كرادة.في هذه الورقة، نقول أن نموذجا عادلا حقيقيا يجب أن يفكر في مجموعات GerryMandering التي تضم سمات مفردة فحسب، بل أيضا مجموعات تقاطع أيضا.نحن نقيم شكل من أشكال النموذج المحيزي الجديد الذي هو جديد على NLP، وكذلك امتداد تقنية الإسقاط Nullspace التكراري يمكن أن تتعامل مع هويات متعددة.