[論文レビュー] Predicting gender of Brazilian names using deep learning.

Rosana C. B. Rego, Verônica Maria Lima Silva|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2021

Authorship Attribution and Profiling参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、MLP、RNN、GRU、CNN、BiLSTMといったフィードフォワード型および再帰型の深層ニューラルネットワークを用いて、ブラジル人の名前の性別の予測を評価している。ブラジル人の名前データセットを用い、名前を順序付きの文字列特徴として扱うことで、再帰型モデル、特にBiLSTMがフィードフォワード型モデルを上回り、90％を超える正確性を達成することを示している。

ABSTRACT

Predicting gender by the name is not a simple task. In many applications, especially in the natural language processing (NLP) field, this task may be necessary, mainly when considering foreign names. Some machine learning algorithms can satisfactorily perform the prediction. In this paper, we examined and implemented feedforward and recurrent deep neural network models, such as MLP, RNN, GRU, CNN, and BiLSTM, to classify gender through the first name. A dataset of Brazilian names is used to train and evaluate the models. We analyzed the accuracy, recall, precision, and confusion matrix to measure the models' performances. The results indicate that the gender prediction can be performed from the feature extraction strategy looking at the names as a set of strings. Some models accurately predict the gender in more than 90% of the cases. The recurrent models overcome the feedforward models in this binary classification problem.

研究の動機と目的

• ブラジル人の名前の性別を予測するためのさまざまな深層学習アーキテクチャの有効性を調査すること。
• MLP や CNN のようなフィードフォワード型モデルと比較して、GRU や BiLSTM のような再帰型モデルが、この二値分類タスクにおいて優れているかどうかを評価すること。
• 正解率、適合率、再現率、混同行列といった標準的な指標を用いて、モデルのパフォーマンスを分析すること。
• 名前を文字のシーケンスとして扱うことで、入力として名前のみを用いて性別予測が可能かどうかを検討すること。
• 実証的評価に基づき、ブラジル人の名前の性別分類に最適な深層学習アーキテクチャを特定すること。

提案手法

• 訓練および評価用に性別ラベルが付与されたブラジル人の名前のデータセットを採用した。
• 性別分類のためのフィードフォワード型モデル（MLP、CNN）および再帰型モデル（RNN、GRU、BiLSTM）を実装した。
• 各名前を文字のシーケンスとして扱い、入力表現として単語埋め込みまたはワンホットエンコーディングを用いた。
• カテゴリカル・クロスエントロピー損失を用いて、標準的な深層学習最適化手法でモデルを訓練した。
• 正解率、適合率、再現率、混同行列を用いてモデルを評価し、パフォーマンスを比較した。
• 名前の言語的特徴を捉えるために、文字レベルのパターンに焦点を当てた特徴抽出戦略を適用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブラジル人の名前の性別予測において、どの深層学習アーキテクチャが最も優れているか？
• RQ2 このタスクにおいて、再帰型モデルはフィードフォワード型モデルと比較して、正確性および頑健性の面で優れているか？
• RQ3 文字列ベースの特徴学習を用いることで、名前のみを入力として用いて性別をどの程度正確に予測できるか？
• RQ4 この二値分類問題において、さまざまなモデルにおける適合率と再現率のトレードオフはいかなるものか？
• RQ5 文字レベルのシーケンスモデリングは、ブラジル人の名前の性別に関連するパターンを効果的に捉えることができるか？

主な発見

• 再帰型モデル、特にBiLSTMが、ブラジル人の名前の性別予測においてフィードフォワード型モデルを上回る正確性を示した。
• 最も優れたモデルは、データセット上で90％を超える性別予測正確性を達成した。
• GRU および BiLSTM モデルは、MLP や CNN と比較して高い再現率と適合率を示し、より良い一般化性能を示した。
• 混同行列の分析から、再帰型モデルは、性別が曖昧な名前の誤分類が少ないことが明らかになった。
• 文字レベルのシーケンスに基づく特徴抽出は、名前の性別に関連する言語的パターンを効果的に捉えた。
• 本研究は、深層学習モデルが、名前文字列を入力としてのみ用いることで、性別を信頼性高く予測できることを確認した。