POST AI agent ready /v1/gender/estimate

性别检测 API - 根据名字预测性别

使用根据公共人口统计数据训练的统计模型来预测与名字相关的性别。返回“男性”或“女性”的概率得分 (0-1) 和样本计数。可以选择按国家/地区缩小结果范围，以确保特定区域的准确性。

Endpoint

curl -X POST https://api.botoi.com/v1/gender/estimate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"Maria","country_id":"US"}'

When to use this API

当您的 CRM 有名字但没有性别字段时，请使用此端点来预测性别并生成适当的称呼（“亲爱的史密斯先生”与“亲爱的约翰逊女士”）。仅应用概率高于 0.90 的预测以避免错误。

当未直接收集信息时，通过预测性别丰富调查响应或用户分析。使用这些数据来汇总报告用户群中的性别分布、产品使用模式或 A/B 测试结果。

根据帐户持有人的名字预测性别，以个性化默认产品类别。显示与预测性别相符的服装、配饰或礼物推荐，同时为用户提供更新其偏好的简单选项。

性别字段返回什么值？

性别字段根据该姓名的统计多数返回“男性”或“女性”。对于概率几乎相等的名称（例如“Alex”），响应反映了微弱多数，概率将接近 0.50。

概率分数是什么意思？

概率是 0 到 1 之间的值，表示置信度。得分为 0.98 意味着数据集中 98% 具有该名字的人认同预测的性别。分数低于 0.60 表明该名称具有强烈的男女通用性。

Country_id 会影响结果吗？

是的。有些名字在不同的国家有不同的性别关联。 “Andrea”在英语国家主要是女性，但在意大利则主要是男性。提供country_id可以提供更准确的区域预测。

我应该如何处理低概率的预测？

对于概率低于 0.70 的预测，将名称视为性别不明确。在沟通中使用中性语言，并考虑直接询问用户而不是假设。

我可以预测昵称或简称的性别吗？

是的，如果昵称足够常见并出现在数据集中。 “Mike”将回归男性，“Liz”将回归女性。不常见的缩写可能具有较低的样本数量和不太可靠的预测。

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