文本中人物性别识别研究

• 作者: 唐琴 林鸿飞
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 中文信息处理 性别倾向性特征词 性别倾向性描述词 性别倾向性称谓词 性别识别
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2010.02.006

摘要

对文本中人物进行性别识别时除了利用其人名本身的用字特征外,可以从整个篇章出发,考虑篇章中描述不同性别时的两性特征差异.该文根据描述男女人物不同方面时存在的两性差异自动获取大量具有明显性别差异的性别倾向性特征词:性别倾向性描述词和性别倾向性称谓词.通过性别识别实验发现,性别倾向性描述词相对于性别倾向性称谓词具有更好的性别指示作用.另外,性别倾向性描述词结合性别倾向性称谓词和姓名的用字特征相对于仅利用人名进行性别识别的效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学计算机科学与工程系	214	3759	31.0	55.0
2	唐琴	大连理工大学计算机科学与工程系	5	28	3.0	5.0