一份关于使用机器学习进行性别识别的有效方法的研究论文

姓名的性别识别是识别人类的一项重要任务。 性别识别使用许多属性，如基于语音的性别预测、基于面部的和许多其他属性。 自然语言处理 (NLP) 是一种可以轻松准确识别的技术。 这些识别问题可以通过各种技术进行分类。 考虑性别的二元分类。 提出的模型由朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 和支持向量机 (SVM) 概念组成，用于识别性别。 性别命名是根据辅音/元音特征的最后一个字符识别性别的重要键。 该模型支持 unigram、bigram、trigram、four-gram 和元音后缀技术来识别性别。 仿真结果表明，与其他模型相比，unigram 和 bigram 模型具有更好的性能。