【摘 要】
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基于中文人名用字有较强的性别区分性,提出一种利用朴素贝叶斯从中文人名判定性别的方法,该方法将每个中文人名中的第一个字(字1)、第二个字(字2)、第一和第二个字组合(字1字2)作为区分特征,利用朴素贝叶斯分类方法对该人名所属性别进行判定.在一个41万多的中文人名语料上进行训练和测试,对比了依据不同特征组合进行性别判定的准确率,分别采用字1,字2,字1+字2,字1+字1字2,字2+字1字2,全部区分特
【机 构】
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安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳 455000 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南,
【出 处】
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2013年中国计算机学会人工智能会议
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基于中文人名用字有较强的性别区分性,提出一种利用朴素贝叶斯从中文人名判定性别的方法,该方法将每个中文人名中的第一个字(字1)、第二个字(字2)、第一和第二个字组合(字1字2)作为区分特征,利用朴素贝叶斯分类方法对该人名所属性别进行判定.在一个41万多的中文人名语料上进行训练和测试,对比了依据不同特征组合进行性别判定的准确率,分别采用字1,字2,字1+字2,字1+字1字2,字2+字1字2,全部区分特征：字1+字2+字1字2构成的特征向量进行性别判定,平均判定准确率分别为72.75％,86.92％,88.84％,87.37％,89.35％,90.06％,取得了最好为90.06％的平均判定准确率.
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