Znajdź płeć od nazwiska

Question

Niedawno skonfrontowałem się z dziwnym, ale interesującym pytaniem. Pytania są następujące: Należy napisać program, który może podać płeć jako wynik na podstawie nazwy. Przykład: INPUT -> John Michael Britney WYJŚCIE -> mężczyzna mężczyzna żeński

Więc to jest wyjście spodziewam. Próbowałem wiele rozwiązać, ale naprawdę nie byłem w stanie go złamać. Będę naprawdę wdzięczny tej stronie za umożliwienie mi udostępnienia tego pytania.

W rzeczywistości jest to zadawane w konkursie programistycznym jako problem z ulotką, więc pomyślałem, że można to zaprogramować.

Answer 1

Zrobiłem to już wcześniej - jest to łatwe i działa dobrze w 90% przypadków, gdy zostanie zastosowane do poprawnego scenariusza.

Musisz uzyskać gdzieś bazę danych nazw i płci. Przeszukiwanie bazy danych jest zatem banalne.

Niektóre nazwy (na przykład Andy) są powszechnie kojarzone z każdą z płci. Będziesz potrzebował co najmniej trzech wartości płci - męskiej/żeńskiej/nieznanej.

Answer 2

Nie możesz tego zrobić algorytmicznie: potrzebujesz bazy danych, aby zrobić to statystycznie. This SO question wskazuje na wiele takich dostępnych zasobów. Zdaj sobie sprawę, że będziesz miał wiele WIELU błędów - na przykład koreańskie Kim (mężczyźni) lub północnoeuropejskie (kobiety) mogą na przykład wyglądać na bardzo zirytowane ;-).

Answer 3

Sprawdź WolframAlpha.com. Mają usługa API, ale to trochę za drogo ...

http://products.wolframalpha.com/api/pricing.html

Answer 4

Nie poddawaj się.

Podejdę do podejścia statystycznego ... musisz zdobyć bazę danych o ogromnych nazwach, która rzeczywiście zawiera informacje o płeć ... a następnie naucz program, aby uczyć się na tym zestawie danych.

Chodzi o to, że potrzebna jest trzecia zmienna do korelacji. Coś takiego jak kraj pochodzenia, pochodzenie etniczne itp. Jeszcze bardziej zawęzi twoje szanse. Naprawdę potrzebujesz tej trzeciej "wskazówki" ...

Answer 5

Co z interakcją człowieka z komputerem jako trzecią wskazówką.

Można mieć kliknij mapę takiego jak http://css-tricks.com/tracking-clicks-building-a-clickmap-with-php-and-jquery/

podstawie której użytkownik kliknie można określić rozsądny statystykę mężczyzny wobec kobiety. To będzie stosowany, gdy brak jest w bazie

Herezje Wikipedia na „Gender_HCI”:

„Większe wyświetlacze pomógł zmniejszyć lukę płci w nawigacji wirtualnych środowiskach o mniejszych ekranach, mężczyźni. Wydajność była lepsza niż dla kobiet . Przy większych wyświetlaczach poprawiła się wydajność kobiet i osiągi samców nie były negatywnie zmienione na ."

więc mają małe pole i godzinę ilość czasu potrzebnego do jej wyjazdu. ...?

Answer 6

Używam czasu rozwiązywania tego jak dobrze. Moje pierwsze podejście było użyć wykazy zatwierdzonych W Danii, skąd pochodzę, mamy takie, ale szybko zorientowałem się, że tylko kilka krajów ma. Poza tym otrzymałem informację zwrotną, że probabilistyczne przypuszczenie byłoby dużo bardziej funkcjonalne, a także że powinno być możliwe filtrowanie identyfikator kraju lub języka, a następnie przebudowany przy użyciu zestawów danych użytkowników z sieci społecznościowych, który działa całkiem nieźle.

Możesz to sprawdzić na http://genderize.io

Prosty przykład:

http://api.genderize.io?name=kim 
{"name":"kim","gender":"female","probability":"0.91","count":687} 

http://api.genderize.io?name=kim&country_id=dk 
{"name":"kim","gender":"male","probability":"1.00","count":17,"country_id":"dk"} 

Answer 7

podejście statystyczne działa bardzo dobrze, w zależności od krajów dokładność wynosi 95% lub 99% + z nielicznymi wyjątkami (chiński, koreański nazwy nazwami).

Zapoznaj się z Gendre API http://namsor.com/api

Rozpoznaje automatycznie kulturę za nazwę, aby zastosować odpowiedni słownik (np. Andrea Rossini jest mężczyzna, Andrea Parker jest kobieta, etc.)