論文の概要: Gendec: A Machine Learning-based Framework for Gender Detection from Japanese Names

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11001v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 07:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 12:53:19.614966
• Title: Gendec: A Machine Learning-based Framework for Gender Detection from Japanese Names
• Title（参考訳）: Gendec: 日本語名からのジェンダー検出のための機械学習ベースのフレームワーク
• Authors: Duong Tien Pham and Luan Thanh Nguyen
• Abstract要約: 本研究は,ロマジ,ヒラガナ,漢字の64,139名のフルネームと,その生物学的性別を併用した日本語名の性別検出のための新しいデータセットを提示する。 我々は,従来の機械学習技術や最先端の移動学習モデルなど,多様なアプローチを利用する日本語名から性別検出を行うフレームワークであるGendecを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Every human has their own name, a fundamental aspect of their identity and cultural heritage. The name often conveys a wealth of information, including details about an individual's background, ethnicity, and, especially, their gender. By detecting gender through the analysis of names, researchers can unlock valuable insights into linguistic patterns and cultural norms, which can be applied to practical applications. Hence, this work presents a novel dataset for Japanese name gender detection comprising 64,139 full names in romaji, hiragana, and kanji forms, along with their biological genders. Moreover, we propose Gendec, a framework for gender detection from Japanese names that leverages diverse approaches, including traditional machine learning techniques or cutting-edge transfer learning models, to predict the gender associated with Japanese names accurately. Through a thorough investigation, the proposed framework is expected to be effective and serve potential applications in various domains.
• Abstract（参考訳）: すべての人間は独自の名前を持ち、アイデンティティと文化遺産の基本的な側面を持っている。 この名前はしばしば、個人の背景、民族、特に性別に関する詳細を含む豊富な情報を伝える。 名前の分析を通じて性別を検出することで、研究者は言語パターンや文化規範に関する貴重な洞察を解放することができる。 そこで本研究では,ロマジ,ヒラガナ,漢字の64,139名のフルネームと,その生物学的性別とからなる,日本人の性別検出のための新しいデータセットを提示する。 また,従来の機械学習手法や最先端移動学習モデルなど,多様なアプローチを取り入れた日本語名からの性別検出フレームワークであるGendecを提案し,日本語名に関連する性別を正確に予測する。 徹底的な調査を通じて、提案フレームワークは有効であり、様々な分野の潜在的な応用に役立つことが期待されている。

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