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自然语言处理(NLP)应用于中文垃圾短信数据集。

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简介：
文本被划分为两类：分文标签和数据。其中，标记为“1”的标签对应于垃圾短信，而标记为“0”的标签则代表正常短信。例如，一条短信的标签显示为“0”，其内容是“乌兰察布丰镇市法院成立爱心救助基金”。请注意，该短信的长期诚信记录表明其在本市从事各类资格职称以及相关事务（包括印章、牌匾等）均符合规定。

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  • 中文垃圾短信的NLP数据集
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    本数据集专注于构建和收集中文垃圾短信样本，旨在通过自然语言处理技术识别并过滤不良信息，提升用户体验。 标签为0的短信示例：乌兰察布丰镇市法院成立爱心救助基金1 长期诚信在本市作各类资格职称以及印 章、牌等事宜，详情请联系李伟。 重写后的内容去除了联系方式和链接信息，并保留了原意。
     
  • 中文垃圾短信的NLP数据集
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    本数据集专注于收集和标注中文垃圾短信样本，旨在提供一个全面、高质量的语料库，助力自然语言处理领域中垃圾信息识别的研究与应用。 标签为0的短信示例：乌兰察布丰镇市法院成立了爱心救助基金。
     
  • 中文垃圾短信数据集.rar
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    该资源为中文垃圾短信数据集压缩文件，包含大量标记了类别（ spam 或 ham）的真实世界短信样本，适用于自然语言处理和机器学习研究。 数据集包含超过1万条短信记录，其中垃圾短信被标记为1，正常短信被标记为0。
     
  • 中文垃圾短信数据集.zip
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    该数据集包含大量的中文垃圾短信样本，旨在帮助研究者和开发者识别并过滤手机中的骚扰信息。下载后可应用于自然语言处理及机器学习模型训练中。 包含80万条带标注的中文短信（其中1表示垃圾短信，0表示正常短信）；20万条不带标注的中文短信；参考项目：https://github.com/hrwhisper/SpamMessage 重写后的内容如下： 含80万条带有标签的中文短信数据集，其中包括标记为“1”的垃圾信息和标记为“0”的常规信息。此外，还有20万条未加标注的中文短信供研究使用；参考项目：该项目地址提供了一个关于识别与处理垃圾消息的研究框架及资源。
     
  • 中文垃圾短信数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量中文垃圾短信样本，旨在提供一个全面的资源库以支持语言处理和机器学习模型训练，帮助识别与过滤垃圾信息。 包含80万条带标注的中文短信数据集（其中1表示垃圾短信，0表示正常短信）；另有20万条不带标注的中文短信。参考项目：https://github.com/hrwhisper/SpamMessage 重写后： 该数据集中有80万条已标记的中文短信样本，包括垃圾信息和普通信息两类（1代表垃圾短信，0代表正常短信）。此外还包含20万条未标注的中文短信。参考项目提供了更多相关信息。
     
  • NLP技术在自然语言处理中的应用
    优质
    本课程探讨自然语言处理领域中NLP技术的应用与进展，涵盖文本分析、机器翻译及情感分析等多个方面，旨在提升学员的技术理解和实践能力。 第1章 NLP基础 第2章 NLP前置技术解析 第3章 中文分词技术 第4章 词性标注与命名实体识别 第5章 关键词提取算法 第6章 句法分析 第7章 文本向量化 第8章 情感分析技术 第9章 NLP中用到的机器学习算法 第10章 基于深度学习的NLP算法
     
  • 自然语言处理（NLP）PPT
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    本PPT聚焦于自然语言处理技术，涵盖其核心概念、发展历程、关键技术及应用实例，旨在为观众提供全面理解与实践指导。 自然语言处理的PPT内容全面丰富，大家可以自行下载。
     
  • 垃圾短信数据集.rar
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    该文件包含一个用于训练和测试机器学习模型识别垃圾短信的数据集，旨在帮助用户过滤不必要信息，提高通信质量。 垃圾短信数据集包含了各种类型的垃圾短信样本，用于训练机器学习模型识别并过滤此类消息。这些数据有助于提高通讯应用的安全性和用户体验。