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说明

目前用了朴素贝叶斯和逻辑回归两个模型来预测中国姓名的性别（总体上93%以上的预测准确率），并且两个模型都在名字（不包括姓）和全名上进行了分别的训练。基于全名的两个训练模型可见于 Full_Name_Models 文件夹内。

基于名字和基于全名的模型的比较存于 evaluation 文件夹内。需要注意的是，在比较两类模型的准确度时，基于名字训练的模型默认会将所有输入name当作全名来切分出名字（如果没有匹配的姓氏，则name为名字），这个计算过程可见于Frist_name_models_testing。然而，在下面报的准确度，却是在模型知道输入姓名是否为全名时计算出来的。

基本发现

• 当模型能准确知道输入姓名是否为全名时（目前是通过人为设定），基于名字训练的模型预测准确度要高于基于全名训练的模型预测准确度，要高出1～5个百分点。
• 当模型不能准确知道输入姓名是否为全名时，除非预测的姓名都是全名，否则基于全名训练的模型预测准确度都要高于基于名字训练的模型预测准确度，也差不多高出1～5个百分点。
• 基于名字训练的模型是通过内建基于字典的最大匹配的函数来判断输入姓名是否为全名，从而进行预测的。然而，该模型在预测全名数据集和名字数据集的准确度差别很大。前者为94%～96%，后者却只有84%～88%。
• 基于全名训练的模型的预测准确度在名字数据集上的表现优于全名数据集上的表现，分别为92%～94%和90%～92%。这个符合常识，毕竟姓与性别无关。
• 基于名字训练的模型的表现没有基于全名训练的模型的预测准确度稳定（方差更大），但是准确度的上限更大。如果不包括未知性别，其准确度最高可达97%以上，接近或者高于人类水平。
• 也就是说，对于姓名的性别预测，如果能够训练出一个准确判别输入姓名是否为全名的模型，那么基于名字训练模型显然会更好。由于中国姓氏广泛，一些姓氏关键字也见于名字中，因此纯粹基于规则的方法无法准确判别输入姓名是否为全名。

数据

实验数据来自内含365万姓名语例的大型中文姓名语料库。该语料库被分为训练集/测试集/预测集 （代码）， 但是对于基于朴素贝叶斯的算法，测试集是不需要的，所以训练集和测试集被合二为一 (代码)。 训练集和测试集的比例在此为8比2。逻辑回归模型的训练集/测试集/预测集的划分比较复杂。由于计算量巨大，实际上模型只在10万条名字语例上训练，详情请见 train_dev_test_split.ipynb 和 model_training_testing.ipynb 两个文件。

一、朴素贝叶斯

算法主要见于gender.py。或者，可以点击 这个notebook来查看源码和使用方法。

该方法预设不同特征（这里为“字”）间相互独立，所以我用合并的测试集制作了一个字和性别对应的 匹配字典。

使用方法

下载该库，并且cd到Naive_Bayes_Gender文件夹内.

例子:

from gender import Gender

# call the Gender class
>>> gender = Gender()
# predicting the gender of a given name
>>> gender.predict('周小窗')
('周小窗',
 {'M': 0.43176377177947284,
  'F': 0.5681203560929395,
  'U': 0.0001158721275876369})
# predicting the gender of given names
# show_all=False returns only optimal predictions. 
>>> names = ['李柔落', '许健康', '黄恺之', '周牧', '梦娜', '爱富']
>>> gender.predict(names, show_all=False)
[('李柔落', 'F', 0.9413547727326725),
 ('许健康', 'M', 0.9945417378532947),
 ('黄恺之', 'M', 0.9298017602220987),
 ('周牧', 'M', 0.7516425755584757),
 ('梦娜', 'F', 0.9995836802664445),
 ('爱富', 'M', 0.9534883720930233)]

Gender().predict()方法默认拉普拉斯平滑方法 (method='lap')来平滑测试集的数据，所以一些未见字也会被分与一定的概率。未见字的总字数默认为5000字（这个不重要，见下）。 通过在Gender().predict()方法内添加"method=gt"可以使用古德图灵平滑方法，比如:

from gender import Gender
>>> gender = Gender()
>>> gender.predict('周小窗', method='gt')
('周小窗',
 {'M': 0.4734292530195843,
  'F': 0.5265704585272836,
  'U': 2.8845313211183217e-07})

为了改变未见字的数量，可以在Gender() 内注明想要的数量，比如： gender = Gender(1000)。但是，改变未见字的数量实际上对预测的具体结果没有很大的影响。

准确度

准确度是在测试集test set 上测得的。 测试集上内含70万以上不同的全名，或者20万以上不同的名字。详细的测试过程见此。 基本数据如下：（模型在训练集上的准确度与此类似，详见：train_set_accuracy.ipynb）

平滑方法	是否包括未知性别	准确度
拉普拉斯	是	93.7%
拉普拉斯	否	96.2%
古德图灵	是	93.0%
古德图灵	否	95.5%

结果显示，当未知性别没被包括时，两个平滑方法的预测准确度都有小幅度提高，但是拉普拉斯平滑方法总的来说比古德图灵平滑方法稍微更准确些。

二、逻辑回归

模型基于名字训练而成。名字用独热编码的方法转化为词向量 (word vector)，性别则简单地用0，1，2 来分别代表“男”，“女”和“未知”三个性别类别。词向量也预设了一个未见字的存在，来应对所有的未见字输入。

模型训练过程和解释详见 model_training_testing.ipynb。另外，这里的逻辑回归更准确地说是多分类逻辑回归 (Multi-class Logistic Regression).

使用方法

下载该库，并且cd到 Multiclass_Logistic_Regression_Gender 文件夹内.基本使用方法和上述的朴素贝叶斯模型相似，只是predict里面没有method变量，另外又多了一个accuracy的函数：

from genderLR import GenderLR
>>> gender = GenderLR()
>>> gender.predict('周小窗')
('周小窗',
 {'M': 0.9951092205495345,
  'F': 0.004890690420910213,
  'U': 8.902955511871448e-08})
# for a list of names
>>> names = ['李柔落', '许健康', '黄恺之', '周牧', '梦娜', '爱富']
>>> gender.predict(names, show_all=False)
[('李柔落', 'F', 0.7406189716495426),
 ('许健康', 'M', 0.9999990047182503),
 ('黄恺之', 'M', 0.9985069564065047),
 ('周牧', 'M', 0.9939343959114006),
 ('梦娜', 'F', 0.9999985293819316),
 ('爱富', 'M', 0.9655679649000578)]

accuracy的使用方法如下：

# first define a list of example = [list1, list2....] where list = [name, gender]
from genderLR import GenderLR
>>> gender = GenderLR()
>>> examples = [['李柔落', 'F'], ['许健康', 'M'], ['黄恺之', 'M'], ['周牧', 'U'], ['梦娜', 'F'], ['爱富', 'M']]
>>> gender.accuracy(examples)
0.8333333333333334
# To see the mismatched case
>>> gender.mismatch
[['name', 'gender', 'pred', 'prob'], 
['周牧', 'U', 'M', 0.9939343959114006]]

准确度

详见 model_training_testing.ipynb。

数据集	训练集	训练集	验证集1	验证集1	验证集2	验证集2	测试集	测试集
是否包括未知性别	是	否	是	否	是	否	是	否
准确度	96.2%	98.0%	94.0%	95.2%	94.8%	96.5%	94.6%	97.0%

三、神经网络模型

简单地试了三种浅层通用的神经网络模型：词袋模型（Bag of Words），卷积神经网络模型（CNN），和LSTM。训练集、验证集和测试集的比例为：60%，20%，和20%。训练过程可见Neural_Models文件夹，可以在CPU上直接训练（如果是10个epoch，BoW差不多8分钟，CNN可能需要半小时，LSTM估计一小时左右。。），不过需要预装paddle和paddlenlp。你也可以查看我的text-classification-explained库了解一下一般的文本分类任务是怎么做的，里面也包括了用 TensorFlow or Pytorch构造模型。

我也顺便重新训练了Logistic Regression。训练方式跟上述的稍有不同，但基本模型构建是差不多的。最主要的差别是，这里没有用独热编码来转换文本，而是用100维的词向量，这样大量减轻了训练成本和速度。换句话说，这里的Logistic Regression更像是训练能区分性别的词向量。

只用名字（first names）的结果：

数据集	训练集	训练集	验证集	验证集	测试集	测试集
是否包括未知性别	是	否	是	否	是	否
BoW	96.2%	98.7%	96.2%	98.6%	96.1%	98.6%
CNN	96.5%	98.8%	96.3%	98.6%	96.2%	98.7%
LSTM	96.4%	98.6%	96.2%	98.6%	96.2%	98.6%
LR	95.6%	98.2%	95.6%	98.1%	95.5%	98.2%

用全名的结果：

数据集	训练集	训练集	验证集	验证集	测试集	测试集
是否包括未知性别	是	否	是	否	是	否
BoW	96.1%	98.1%	95.8%	97.9%	95.8%	97.9%
CNN	96.4%	98.4%	95.7%	98.0%	95.8%	98.0%
LSTM	97.4%	98.9%	97.3%	98.8%	97.3%	98.8%
LR	93.6%	96.0%	93.6%	96.0%	93.6%	96.0%

显然，只用名字的训练效果要稍微高于用全名的，尽管效果不是很明显，跟上述朴素贝叶斯和逻辑回归不一样，详见之前做的evaluation。另外，这里训练的四个模型显然效果要好于之前的素贝叶斯和逻辑回归模型。除了LR，就算是用全名，BoW，CNN，和LSTM的训练效果都要好于素贝叶斯和逻辑回归只用名字训练的模型。就这一节训练的四个模型而言，LSTM和CNN的效果最好（LSTM在全名上效果更显著），BOW次之，LR则相对较差。不过，由于任务过于简单，实际上这四个模型在效果上的差别并不是很明显。

如果有兴趣重新运行我的代码，可以减少训练集的大小，减少epoch，或者几倍地加大batch size，应该会快很多。