最近这段时间总有小伙伴问小编性别预测_性别预测还能这么玩? 是什么,小编为此在网上搜寻了一些有关于性别预测_性别预测还能这么玩? 的知识送给大家,希望能解答各位小伙伴的疑惑。
性别预测(性别预测还能这么玩吗?)
(相关资料图)
今天,越来越多的深度学习应用进入了我们的世界。
性别预测对AI来说不再是一件难事。
除了最常见的人脸识别,通过人脸判断身份和性别,AI还可以通过你的一个微笑,甚至一只手,自动区分性别。
今天,我们想说的是,只要说出你的名字,就可以预测你的性别。
最近AMiner发布了最新版本的性别预测,只需登录以下网址(或点击下方阅读原文):
https://www.aminer.cn/gender
在姓名一栏,输入你的姓名,注意是英文的,点击提交,答案在最下面!
至于允许不允许?
我们说了算,等你的回答!
你,你试过吗?
在下图中,点击为什么?我们已经为你揭晓了答案。
试验结果
那么,我们究竟如何推断你的性别呢?
在这个性别测试系统中,我们主要使用以下三种性别推断的方法,并提出一个投票模型,其结果并入最终的预测。
人脸识别(FR)以姓名和会员信息作为查询词,提取之一张返回的图片作为用户画像。通过使用Face++提供的用于人脸识别的API,我们可以很容易地获得人脸的性别信息。FR对应于界面中的“面部识别器”项目。
[唐,2011]提出了生成名称列表(FGNL),并在[顾,2016]第3.c节中将其作为基线之一引入。基本上,它从脸书收集了一个带有相应性别值的常见名字列表。如果用户名匹配列表中的任何条目,FGNL将返回性别值。否则,返回“未知”。FGNL对应界面中的“名称分类器”项。
基于 *** 的性别预测器(WebGP)代表监督信息提取的框架,如[顾,2016]的“方法”部分所示。简而言之,我们在Google等搜索引擎中自动构建有效查询,获取可能包含目标用户性别信息的相关片段。WebGP对应界面中的“Google”项。
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[唐,2011]唐,丛,基思·罗斯,尼泰什·萨克森纳,陈瑞川。姓名中有什么:在faceboo尤优资源 *** k中对姓名、性别推断和性别行为的研究〉,《高级应用数据库系统国际会议》,第344-356页。施普林格柏林海德堡,2011。
[顾,2016]顾,小涛,洪洋,,。"使用数据冗余的 *** 用户分析."《社会 *** 分析与挖掘进展》(ASONAM),2016年IEEE/ACM国际会议论文集,第358-365页。IEEE,2016。
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投票模型(Final)按照“一人一票”的原则综合所有这些方法的推理结果,最终选择票数多的性别值。这种投票模型的直觉是自然的,因为每种方法都擅长预测具有一定特征的用户,但也有一定的局限性。
比如FGNL是西方国家最常见的名字,带有明显的性别偏见(比如“南希”通常是女孩的名字),所以对于列出的名字来说是非常准确的。但其召回受限于名单覆盖范围,在韩国、日本等国家很难匹配到外国名字。
因此,最直接的解决方法是训练另一个分类器,它从每种方法中获得预测结果,为它学习“权重”或“可靠性”,并给出“加权”预测。在这里,我们将其简化为投票模型,这意味着我们平等地信任每种方法。实验表明,Youyou.com投票模型在提高整体性能方面是有效的。
我们为性别推断提供了一个开放的API,和支持这个应用的API是一样的。您可以通过GET request轻松访问它,并获得由 *** ON编码的快速响应。
GET请求应该如下所示:
https://innovaapi.aminer.cn/tools/v1/predict/gender? name = Jie % 20 Tang & org =清华
用 *** ON编码回应,并包含每种方法的推理和概率。
例如:
欢迎大家尝试一下。如果您有任何问题或建议,可以给我们留言!