arXiv · NLP· Lisette Esp\'in-Noboa, Mingrong She, Ana Maria Jaramillo, Liuhuaying Yang·· 16 小时前AI 评分27
中文姓名性别推断模型：基于汉字解决拼音歧义提升科学计量准确性
Bridging the Language Gap in Scholarly Data II: Enhancing Gender Inference for Chinese Names
AI 导读
研究人员开发针对中国姓名的汉字性别推断模型，解决拼音形式固有的性别歧义问题。模型在回归任务中达到0.85 R²，分类任务宏平均AUC为0.97，表现优于Namsor、GPT和Claude等现有工具。在APS期刊独立测试中，该方法实现100%姓名性别分类，而现有方法存在20%-100%未分类率，证明汉字级信息对可靠性别推断的关键作用。
来源：arXiv · NLP · arxiv.org