<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Manipulation von Datensätzen</head> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="text-align:left; ">Datensätze werden so verändert, beispielsweise durch Datenanreicherung, dass Biases im Datensatz nicht mehr zu finden sind und so auch nicht mitgelernt werden. Zum Beispiel schlagen Zhao et al (2018) vor, jeden Satz in einem Datensatz zu kopieren, sodass dieser in mehreren Varianten vorkommt: eine für jedes grammatikalische Geschlecht. So wird eine balancierte Repräsentation zwischen den (binären) Geschlechtern garantiert. Bestehende ML-Methoden die ansonsten biased Ergebnisse erzeugen, können so faire Modelle lernen.</p>