arXiv · cs.CL· Lisette Espín-Noboa·· 11 天前AI 评分22
弥合学术数据中的语言鸿沟 II：提升中文姓名的性别推断
Bridging the Language Gap in Scholarly Data II: Enhancing Gender Inference for Chinese Names
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Lisette Espín-Noboa
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23734v1
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AI 导读
研究者针对汉字与拼音两种形式的中文姓名开发性别推断模型，包括输出 0-1 性别分数的回归模型与三分类模型，训练数据来自中文物理出版物的姓名样本，由 11 位母语者标注。回归模型 RMSE 为 0.09、R² 为 0.85，分类模型 macro-AUC 达 0.97；拼音场景通过音译与频率加权聚合汉字预测，并附歧义分数。在对比 Namsor、GPT 和 Claude 三种工具时，模型与人工标注一致性最高，能对 APS 期刊作者样本中每个姓名给出性别，而现有拼音方法有 20%-100% 无法分类。代码与数据已公开。
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