Détection de genre

Complexité d'utilisation :  Facile
Niveau de validation :  Expérimental

Ce web service permet de détecter le genre à partir d’une liste de prénoms genrés. Cette liste est un mélange entre les données issues de la librairie python gender-guesser et des données issues de la plateforme Kaggle. Elles ont été fusionnées dans un pré-traitement et enregistrées sous la forme d’un dictionnaire dans un pickle.

Plusieurs réponses sont possibles en fonction du genre du prénom :

  • male : le prénom est masculin
  • female : le prénom est féminin
  • mostly_male : le prénom est mixte mais majoritairement porté par des hommes
  • mostly_female : le prénom est mixte mais majoritairement porté par des femmes
  • andy : le prénom est mixte

Si le prénom n’est pas dans nos données alors un unknown est renvoyé.

Si le prénom n’a pas le format attendu alors un name error est renvoyé.

 

Les formats de prénoms pris en compte sont les suivants :

– « Prénom Nom »

– « Prénom, Nom »

URL DU WEB SERVICE à renseigner dans LODEX est :
https://authors-tools.services.istex.fr/v1/first-name/gender
Références bibliographiques

Code source : https://gitbucket.inist.fr/tdm/web-services/tree/master/authors-tools/v1/first-name

Source des données : https://github.com/lead-ratings/gender-guesser & https://www.kaggle.com/datasets/haezer/french-baby-names?select=national_names.csv

Article de blog associé : https://services.istex.fr/2023/06/29/comment-pre-traiter-ses-donnees-pour-utiliser-le-ws-de-detection-de-genre/

Exemple textuel du traitement
Le format d'entrée : 
[
    {"id": "1", "value": "Jean Christophe, Dupont"},
    {"id": "2", "value": "Amke"},
    {"id": "3", "value": "Seong-Eun Park"},
    {"id": "4", "value": "James A."}
]
Le résultat : 
[
  {"id": "1", "value": "male"},
  {"id": "2", "value": "mostly_female"},
  {"id": "3", "value": "female"},
  {"id": "4", "value": "male"}
]
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