# NameClassifier

**Repository Path**: humiaoli/name-classifier

## Basic Information

- **Project Name**: NameClassifier
- **Description**: 人名分类器
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-29
- **Last Updated**: 2025-10-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 人名分类器

## 项目背景

本项目旨在通过模型对输入的人名进行分类，以预测其最可能所属的国家。这种预测在国际化公司的业务中具有重要意义，例如在用户注册过程中，可以根据用户填写的名字推荐可能的国家或地区选项、国旗，以及限制手机号码位数等。

## 数据说明

- 数据格式：每一行包含一个人名和一个国家名，两者之间用制表符（tab）分隔。
- 数据集涵盖了18个不同的国家。

## 模型说明

项目中提供了以下三种模型的训练结果：
- RNN 模型
- LSTM 模型
- GRU 模型

训练好的模型参数保存在 `model` 目录中，分别为：
- `my_rnn_model.bin`
- `my_lstm_model.bin`
- `my_gru_model.bin`

## 项目结构

- `data/name_classfication.txt`: 数据集文件。
- `img/`: 包含模型训练过程中的可视化结果（准确率、损失、训练时间等）。
- `main.ipynb`: 主程序文件，用于训练模型和进行预测。
- `model/`: 存放训练好的模型文件。
- `requirements.txt`: 项目依赖文件。

## 部分结果

![Accuracy of different models](./img/Accuracy of different models.png)

![Loss of different models](./img/Loss of different models.png)

![Training time of different models](./img/Training time of different models.png)

## 使用方法

1. 安装依赖：
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

2. 运行主程序：
   ```bash
   jupyter notebook main.ipynb
   ```

3. 根据需要选择模型进行训练或预测。

## 项目地址

[https://gitee.com/humiaoli/name-classifier](https://gitee.com/humiaoli/name-classifier)