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REPOGEO 报告 · LITE

wainshine/Chinese-Names-Corpus

默认分支 master · commit 47d4af8d · 扫描时间 2026/6/22 12:46:45

星标 4,304 · Fork 1,008

本仓库扫描历史

下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。

分数趋势(左 → 右:旧 → 新)

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。

AI 可见性总分
33 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 wainshine/Chinese-Names-Corpus 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Explicitly state the license in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    本项目采用 Apache-2.0 许可证。详情请参阅仓库中的 LICENSE 文件。
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening to clearly state the repo's primary purpose

    原因:

    当前
    关于萌名(NameMoe)
    萌名是一个基于大数据和自然语言处理技术的新取名产品。
    通过分词工具对海量文本进行分词和词频统计。数据清洗后,得到千万级的人名词典。再对其进行性别、年龄、拼音、情感、人名指数等标记,最终形成5600万+的中文人名图谱。
    本子项目可用于中文分词、人名识别等场景。
    复制粘贴的修复
    本项目是一个综合性的中文人名语料库(Chinese-Names-Corpus),包含中文、英文、日文人名数据,以及姓氏、称呼和成语词典。它可用于中文分词、人名实体识别、人名生成等NLP和机器学习任务。本语料库是萌名(NameMoe)产品的基础数据之一。
  • mediumtopics#3
    Add topics related to name generation and NLP/ML

    原因:

    当前
    corpus, dataset, dict, names, ner
    复制粘贴的修复
    corpus, dataset, dict, names, ner, name-generator, nlp, machine-learning, data-science, generation

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 wainshine/Chinese-Names-Corpus
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Baidu Baike
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Baidu Baike · 被推荐 1 次
  2. Wikipedia Dumps · 被推荐 1 次
  3. LDC (Linguistic Data Consortium) · 被推荐 1 次
  4. Hugging Face Datasets · 被推荐 1 次
  5. Faker · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive dataset of Chinese names for NLP tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Baidu Baike
    2. Wikipedia Dumps
    3. LDC (Linguistic Data Consortium)
    4. Hugging Face Datasets

    AI 推荐了 4 个替代方案,却始终没点名 wainshine/Chinese-Names-Corpus。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools can generate realistic names across multiple languages for testing purposes?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Faker
    2. Chance.js (chancejs/chancejs)
    3. Bogus (bchavez/Bogus)
    4. mimesis (mimesis-project/mimesis)
    5. Mockaroo
    6. Random User Generator
    7. Data Faker (datafaker-net/datafaker)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 wainshine/Chinese-Names-Corpus。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of wainshine/Chinese-Names-Corpus?
    pass
    AI 未点名 wainshine/Chinese-Names-Corpus —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts wainshine/Chinese-Names-Corpus in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 wainshine/Chinese-Names-Corpus

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo wainshine/Chinese-Names-Corpus solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 wainshine/Chinese-Names-Corpus

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 wainshine/Chinese-Names-Corpus 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3