تحقق من جنس الاسم

كيف نتحقق من الجنس من الاسم

يحلل ذكاءنا الاصطناعي المتقدم الأسماء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المدربة على ملايين نقاط البيانات. نحن نقدم واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ولكن قوية يمكنك دمجها بسهولة في تطبيقاتك لتوقع الجنس في الوقت الحقيقي.

🚀 جاهز لتكامل واجهة برمجة التطبيقات

احصل على نتائج فورية مع واجهة برمجة التطبيقات RESTful الخاصة بنا - مثالية لتسجيل المستخدمين، التخصيص، والتحليل الديموغرافي.

🔧جرب واجهة برمجة التطبيقات

🔍

تحليل الاسم الكامل

نحلل الأسماء الأولى والأخيرة لتوفير توقعات جنسية أكثر دقة باستخدام خوارزميات متقدمة.

🌍

دعم متعدد اللغات

يحدد نظامنا الأسماء عبر لغات ولهجات وخلفيات ثقافية مختلفة من جميع أنحاء العالم.

🌐

تغطية عالمية

نغطي الأسماء من أكثر من 195 دولة بما في ذلك الولايات المتحدة، المملكة المتحدة، الهند، الصين، البرازيل، ألمانيا، فرنسا، اليابان، وغيرها الكثير.

✨ موثوق به من قبل المطورين في جميع أنحاء العالم•🔒 نهج يعطي الأولوية للخصوصية•⚡ استجابات سريعة للغاية

دعم CSV للبيانات الكبيرة

firstName	lastName	gender	genderProbability	age	ageProbability	country	countryProbability
Alice	Smith	female	0.98	28	0.94	USA	0.95
Bob	Johnson	male	0.96	35	0.91	Canada	0.92
Charlie	Brown	male	0.89	22	0.87	UK	0.88
Diana	Prince	female	0.97	30	0.93	France	0.91
Emily	Clark	female	0.93	25	0.89	Australia	0.9
Fatima	Khan	female	0.94	27	0.92	Pakistan	0.93
Juan	Martinez	male	0.91	32	0.88	Spain	0.89
Liu	Wei	male	0.92	29	0.9	China	0.9
Olga	Ivanova	female	0.95	31	0.91	Russia	0.92
Sara	Ahmed	female	0.9	26	0.86	Egypt	0.88
Tom	Hansen	male	0.87	34	0.85	Norway	0.86