垃圾短信分类资料包.rar_包含垃圾短信分类、数据清洗及文本分词（结巴分词）

简介：
本资料包提供全面的垃圾短信识别资源，包括分类模型、数据预处理与分词工具（使用结巴分词），助力研究与应用开发。 在IT领域，文本挖掘和自然语言处理是至关重要的组成部分，在大数据分析与人工智能应用方面发挥着核心作用。本项目专注于垃圾短信分类问题，这是一项典型的文本分类任务，对于改善用户体验及增强网络安全具有重要意义。 项目的核心目标在于识别并过滤手机用户收到的大量垃圾信息。这些信息包括广告、诈骗等不必要内容。通过机器学习或深度学习技术训练模型来自动辨别和归类这些短信为“垃圾”或“非垃圾”，从而帮助用户筛选掉不必要的信息，提升用户体验与安全防护。 在数据预处理阶段，“数据清洗”是一个关键步骤。这涉及去除重复项、填补缺失值、检测异常值以及标准化等操作。具体而言，在本项目中需要移除短信中的标点符号、数字及特殊字符，并解决空短信问题，以确保后续分析的有效性。 “文本分词”则是将连续的文本序列切分为有意义的词语单元的过程。其中结巴分词（Jieba）作为中国最流行的中文分词工具之一，在此项目中用于分解短信内容为单词形式，提供特征提取的基础支持。 分类任务在此指的是通过选择合适的机器学习算法来区分“垃圾”与“非垃圾”的短信类型。可能采用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林或神经网络模型等，并利用类似message80W1.csv的数据集进行训练，该数据集中包含大量样本及其标签信息。 lajixinxishibie.py脚本实现了上述流程，涵盖从数据加载到预处理及最终的模型验证与测试。该项目借助文本处理技术、机器学习算法和编程技能实现对垃圾短信的有效识别，从而提高筛选效率并保障用户信息安全。