python中一个可以通过名字判断性别的函数

本文介绍了一个简单的性别猜测函数,通过使用 ngender 库来预测名字对应的性别概率。虽然准确率不高,但作为娱乐用途颇具趣味性。示例展示了如何对特定的名字进行性别概率的查询。
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查资料的时候偶然发现的一个小函数,准确率不是太高,可以娱乐娱乐

import ngender

#男性      概率
#('male', 0.9836229687547046)

#女性        概率
#('female', 0.9759486128949907)

print(ngender.guess("玛卡巴卡"))
print(ngender.guess("凤姐"))

 

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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的 历史 , 但至今仍有许多技术难题没有得到很好解 决 , 中文姓名自动识别问题就是其中的一个。由于 它与中文文本的自动分词一样 , 属于中文信息处理 的基础研究领域 , 因而它的研究成果直接影响到中 文信息的深层次研究。汉语的自身特点使得中文信 息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词 (加入显式分割符) , 然后再在分词的基础上进行词 法、语法、语义等方面的深入分析。而在分词阶 段 , 文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词 大多被切分成单字词 , 在这种情形下如不能很好地 解决汉语文本中专有名词生词的识别问题 , 将给其 后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。中 文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来 的。对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用 以下几方面的信息: 姓名用字的频率信息、上下文 信息[1 ,2 ] 、语料库统计信息[2 ] 、词性信息等[3 ] 。本 文的方法是 , 首先对中文人名的构成、姓名用字的 规律及上下文文本信息特征进行充分分析 , 在此基 础上建立起两组规则集 , 将其作用于测试文本 , 获 得初步识别结果 , 再利用大规模语料库的统计信息 对初步识别结果进行概率筛选 , 设定合适的阈值 , 输出最终识别结果。经对 50 多万字的开放语料测 试 , 系统自动识别出 1781 个中文人名 , 在不同的 筛选阈值下获得 90 %以上的识别准确率 , 而召回 率高于 91 %。
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