随机名字姓名生成器有什么作用呢？

许多看似不匹配的事情通过别人的深入接触，你会发现两者之间有这么大的联系，随机名字姓名生成器有什么作用呢？。 互联网项目也是如此，比如今天的互联网。名字与一些形而上学的解释相匹配，即使乍一看也是如此。名字经过一些解释，你会认为是这样的。名字这意味着如此丰富，以至于它自然愿意为此付出代价。名字许多年前，这个项目已经离线了，但在互联网的帮助下，东风项目已经在互联网上完成了。 庄仲汇社区的小合作伙伴经营该项目，是通过名称软件与自己的解释和理解相匹配。

在我们完成这个项目之前，我们可以去电子商务平台看看有多少人在这个关键词下支付了数以万计的产品。这只是一个简单的名字。 一个月的利润高达数十万甚至数百万美元。 从项目挖掘和操作的角度来看，这个项目是否困难？ 不难说，即使是小白也能做得很好。 原理只不过是通过软件的解释和自己的理解来润色和加工产生的软件来形成自己的观点。名字分析并发送给客户。 这个项目的核心必须是。名字这就是对财富、职业、爱情等方面的描述。名字人们可以弥补看不见的成分，欺骗他们生活的健康和健康。 把它推回去买。随机名字姓名生成器是一种心理上的安慰。

当我还是个孩子的时候，我总是讨厌被称为戴尔。 这主要是因为。 他对戴尔的印象最初受到戴尔·格布里尔和美国纳斯卡赛车手戴尔·恩哈特的影响。

作者不喜欢男人和女人。名字每15个名叫戴尔的人中就只有一个是女孩。 当被问及为什么父母要为自己做这件事时。名字这就是他们的逻辑。

值得一提的是，作为一个成年人，作者确实感受到了假装一个人的利益（而不是直接否认），无论是在简历上还是在电子邮件签名上。

但更不用说性别歧视了，如果主体决定-人们会选择满足他们。名字职业和生活方式是真实的。 如果是的话。名字这确实对人们的生活有一定的影响，所以他们是一个人的选择。名字这将是多么的沉重的责任。 作者不会把责任留给喜欢运气或趋势。 毫无疑问，它将移交给深入研究技术。

虽然作者想要创造一个。名字生成器，但最后一件事是。名字预测器。 作者计划找到一组文字描述(文字传记)来阻止它。名字然后建立一个模型来预测它们（它们被阻止）。名字。

幸运的是，我碰巧在这里找到了大卫·格兰吉尔(DidGrangier)创建的维基百科传记数据集的重播。 数据集包括728321传记和元素数据的维基百科全书专栏的第一段。

自然来自维基百科的人物传记是有选择性的偏差(维基百科只有15%的女性传记根据“女性电子杂志”的数据。 据估计，有色人种的情况也是相似的。 许多著名的人在过去的500年里出生，而不是在过去的30年里。

考虑到上述因素。名字生成器现在很流行。名字作者下载了美国人口普查中最受欢迎的新生儿。名字然后减少维基百科全书数据集，仅包括人口调查中流行的人数。 同时，它排除了少于50个字符的名称。 目前仍有764人。名字他们中的大多数都是随机名字姓名生成器的作用。

数据集中是最受欢迎的。名字约翰的维基百科全书传记有10092篇文章(令人震惊)。 紧随其后的是威廉·大卫·詹姆斯·乔治和其他来自圣经的人。 最冷的门(但仍然有50个传记)。名字还有一些克拉克·洛根·塞德里克和其他人。名字每个人都有50个传记。 为了避免过多的偏差，作者再次将数据集减少到每一个。名字随机选择100本传记..

我一拿到数据样本，就决定训练维基百科全书传记的第一段来预测传记的名称。

戴尔·阿尔文·格布里尔(DellAlvinGerbrier)是福克斯(Fox)制作的“乡巴佬希尔快乐生活”动画系列中的虚拟人物。 约翰尼·哈德威克配音(StephenRutter)和演员丹尼尔·斯特恩(DanielSterne)都试图扮演这个角色。 他创造了一种革命性的口袋藏沙防御机制，一种害虫控制器，一种奖励猎人戴尔技术的所有者，一支烟鬼。 偏执地相信几乎所有的阴谋论和城市传说。

因为我不想让这个模型作弊，所以我把它全部拿走了。名字中间的名字和姓氏被水平线所取代： 所以上面的传记就是这样。

准备数据集以创建深入的学习语言模型。 有很多方法来完成这项任务（如Tensorflow），但作者选择了自动ML自然语言。 这样，就可以在没有代码的情况下建立一个深入的神经网络来分析文本。

如果您以前建立了一个模型，您将知道评估质量的首选指标通常是精度和召回率(如果您不熟悉这些术语或需要复习相关知识。 您可以看到CharkAqel创建的交互演示，详细说明了这些概念。 哟。 该模型的精度为65.7%，召回率为2%。

但这是正确的。名字对于生成器来说，这些指标并不令人信服。 因为数据很吵-根据一个人的生活经验，没有正确的答案。名字在很大程度上，任何选择都意味着没有模型可以真正给出准确的随机名字生成器。

作者的目标不是百分之百准确预测。名字模型。 作者只是想建立一个可以理解的人。名字一些规则和模型如何影响人们的生活。

挖掘一个模型的方法之一是查看一个称为混淆矩阵的表单，以显示模型所犯的错误。 该方法能有效、快速地调试和测试合理性。

自动ML的评价标签页提供混淆的矩阵。 下图显示其中一个角度（因为数据集中）。名字太多了，所以只有一部分。

在这个表中，标题是真实的标签(Truelables)，标题是预测标签(Predictedlables)。 这条线的标题显示了一个人。名字标题应该是模型预测的标题。名字。

例如，看看标志着Ahmed(Ahmad)的行业。 你会看到一个浅蓝色的单元格子被标记为13%。 这表明，13%的名为Ahmed的人的传记被模型标记为Ahmed。 同时，Ahmed的25%的传记被错误地标记为Ahmed(Ahmed)。 另有13%的人名叫Ahmed，被错误地标记为Alec(Alec)。

虽然这些标志在技术上是错误的，但这些标志显示模型可能已经掌握。名字有些规则是因为Ahmed和Ahmed非常接近。 对于名叫Alek的人来说也是如此。 这个模型有25%的机会给亚历克斯贴上亚历山大(alexander)的标签，但这取决于他们的发音。 亚历克和亚历山大也非常接近。名字。

让我们看看模型是否被理解。名字基本统计规则。 例如，如果你用她来描述一个人的模型，你会预测一个女人的名字吗？

对于句子，她是美食家排名第一的。名字是弗朗西斯·桃乐西和尼娜，然后是几个女人的名字。 这似乎是个好兆头。

对于句子，他是美食家排名第一的。名字是吉尔伯特，尤金和埃尔默。 因此，模型似乎理解一些性别概念。

这个模型可以理解世界各地的流行。名字这并不奇怪。 这种模式似乎特别难以理解亚洲国家的受欢迎程度。名字当涉及到亚洲国家时，该模型只返回相同的一组。名字吉尔伯特和弗朗西斯。 这表明，培训数据集没有足够的随机姓名生成器。

最后还有一件事需要测试。 如果你知道模型的公平性，你可能会发现很容易建立一个具有偏见性别歧视或其他歧视的模型。 特别地，模型不能反映整个样本。 如前所述，维基百科的传记是有偏见的，因此作者预计男性比女性更多。

提交人预计该模型将反映培训数据的特点，即计算机程序员是男性，护士是女性。 让我们看看我在做什么。

似乎模型确实学习了职业分工中性别的传统特征。 至少对作者来说，唯一的事情是模型预测父母的角色将有一个男人的名字，比如乔斯，而不是一个女人的名字。

因此，很明显，这个模型确实掌握了人们命名的一些规则，但不是作者想要的。 当我想给未来的孩子起名字时，我猜我会给自己做同样的事。也许它叫小戴尔。

这些人将被其他人使用。名字 最常见的事情是新生儿充满了父母对孩子的期望，而且往往找不到合适的东西。名字通常回到互联网上找人。名字即使花了180英镑也不疼。毕竟，一切对孩子都有好处。名字它将伴随着孩子的生活。 还有一些公司。名字新注册的公司给了老板一个美好的理想和追求，就像新生儿一样，但他们的能力有限。名字我不满意我现在会在网上找到任何人。名字许多类似用户的市场需求也很大，这个项目有很多互联网基因是企业家创业的理想项目。

这个项目成功的关键是，个人IP的建设将使自己成为一个更值得信赖的大师，并在聊天过程中包装一些技巧。 然后使用短视频平台进行排水。 经过一段时间的媒体排水后，创建一个名为“顾问”的形象，会有人找到你。名字已经结束了。

以上是对社区对该项目的理念的详细解释。 该项目适用于寻找项目的企业家。这是一个零成本的初创企业项目，以帮助和启发企业家做到随机名字姓名生成器的作用。