按姓名检查性别
🇺🇸United States
我们如何按姓名识别性别
我们先进的人工智能使用在数百万数据点上训练的机器学习算法分析姓名。我们提供一个简单而强大的API,您可以轻松集成到您的应用程序中以进行实时性别预测
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全名分析
我们使用先进算法分析名字和姓氏,以提高性别预测的准确性
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多语言支持
我们的系统识别全球不同语言、口音和文化背景中的姓名
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全球覆盖
我们覆盖超过195个国家的姓名,包括美国、英国、印度、中国、巴西、德国、法国、日本等
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支持大批量数据的CSV
| 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 |
批量检查{type}
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您的CSV文件必须包含“firstName”和“lastName”列,包含您要检查的姓名。示例: