Genderize

🚀 姓名性别分类模型

本模型通过输入的姓名进行性别分类，借助预训练的BERT模型作为基础，并在包含姓名及其对应性别的数据集上进行了微调，为性别分类任务提供了有效的解决方案。

🚀 快速开始

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# 从模型中心加载模型和分词器
model_name = "imranali291/genderize"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 示例推理函数
def predict_gender(name):
    inputs = tokenizer(name, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=32)
    outputs = model(**inputs)
    predicted_label = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
    return label_encoder.inverse_transform([predicted_label])[0]

print(predict_gender("Alex"))  # 示例输出: 'M'
print(predict_gender("Maria"))  # 示例输出: 'F'

✨ 主要特性

• 基于预训练的BERT模型，具有较强的特征提取能力。
• 经过在姓名和性别数据集上的微调，能够准确地根据姓名进行性别分类。
• 可直接用于性别分类任务，也可作为下游任务的基础，如个性化营销、用户画像构建等。

📚 详细文档

模型详情

描述

该模型根据输入的姓名对性别进行分类。它以预训练的BERT模型为基础，并在包含姓名及其对应性别的数据集上进行了微调。

训练详情

评估

用途

• 直接使用：对给定姓名的性别进行分类。
• 下游使用：增强需要根据姓名进行性别识别的应用程序（例如，个性化营销、用户画像构建）。
• 超出适用范围的使用：在未进行适当验证的情况下，将模型用于性别分类以外的目的。

偏差、风险和局限性

• 偏差：模型可能反映训练数据中存在的偏差。在不同的数据集上验证其性能非常重要。
• 风险：可能会出现错误分类，尤其是对于中性或不太常见的姓名。
• 局限性：模型的准确性可能会因姓名的文化和语言背景而异。

建议

⚠️ 重要提示

用户应了解模型可能存在的偏差和局限性。

💡 使用建议

建议针对特定用例和数据集进行进一步验证。