Python | 使用 NLTK 按名称进行性别识别

在自然语言处理（NLP）中，性别识别是重要的一个领域。在某些情况下，根据名字或称呼可以大致判断出一个人的性别。本文将介绍如何使用 Python 中的 NLTK 库进行名字性别识别。

安装 NLTK 库

在使用 NLTK 库之前先要进行安装。可以通过在命令行中输入 pip install nltk 来进行安装。

数据集

在进行性别识别时，我们需要一个名字性别对应的数据集。NLTK 库中已经自带了名字性别对应的数据集，可以通过以下代码进行加载：

from nltk.corpus import names

names.fileids()
# ['female.txt', 'male.txt']

数据集中包含了两个文件：female.txt 和 male.txt。这两个文件中分别包含了女性和男性的名字。

names.words('female.txt')[:10]
# ['Abagael', 'Abagail', 'Abbe', 'Abbey', 'Abbi', 'Abbie', 'Abby', 'Abigael', 'Abigail', 'Abigale']

特征提取

在进行性别识别时，我们需要从名字中提取出能够代表性别的特征。常见的特征包括：

• 名字的最后一个字母
• 名字的前两个字母
• 名字的长度
• 名字中包含的元音字母的数量
• 名字中包含的辅音字母的数量

在本文中，我们使用了名字的最后一个字母和名字的前两个字母作为特征。

def gender_features(word):
    return {'last_letter': word[-1], 'first_two_letters': word[:2]}

gender_features('Alice')
# {'last_letter': 'e', 'first_two_letters': 'Al'}

数据准备

在进行性别识别时，我们需要一个数据集来进行训练和测试。我们将数据集分为两部分：用来训练模型的训练集和用来测试模型的测试集。在本文中，我们将数据集中的前部分作为训练集，后部分作为测试集。

import random

labeled_names = ([(name, 'female') for name in names.words('female.txt')] + 
                 [(name, 'male') for name in names.words('male.txt')])
random.shuffle(labeled_names)

train_set = labeled_names[:5000]
test_set = labeled_names[5000:]

训练模型

使用特征提取函数和训练集，我们可以训练一个性别分类器。在本文中，我们使用了朴素贝叶斯分类器进行分类。

import nltk

featuresets = [(gender_features(n), gender) for (n, gender) in train_set]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(featuresets)

测试模型

使用测试集，我们可以测试模型的准确率。

from nltk.classify import accuracy

test_set_features = [(gender_features(n), gender) for (n, gender) in test_set]
print(accuracy(classifier, test_set_features))

在本文使用的数据集中，模型的准确率约为 76%。

使用模型进行性别识别

使用训练好的模型和特征提取函数，我们可以对新的名字进行性别识别。

def predict_gender(name):
    return classifier.classify(gender_features(name))

predict_gender('Alice')
# 'female'
predict_gender('Bob')
# 'male'

以上就是使用 NLTK 库进行名字性别识别的方法。你可以使用自己的数据集，使用不同的特征提取函数和分类器来进行性别识别的训练和测试。