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该数据集包含垃圾短信的中文文本。

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简介：
包含着八十万条带有详细中文标注的短信记录，这些记录中，标记“1”表示为垃圾短信，标记“0”则代表正常短信。此外，还收录了二十万条不包含任何标注的中文短信数据。参考资源链接：https://github.com/hrwhisper/SpamMessage

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  • 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
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    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 短信垃圾信息数据集
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    本数据集汇集了大量手机短信样本，涵盖垃圾信息与正常信息两类，旨在辅助开发高效的文本分类模型，净化移动通信环境。 数据结构：每行代表一条独立的短信，即短信之间通过换行符进行区分。以ham开头的短信表示正常短信，而spam开头的短信则表示垃圾短信。
     
  • 短信垃圾信息数据集
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    本数据集专注于收集和分类各类骚扰及广告类短信内容，旨在为研究与开发有效的过滤机制提供支持。 这段文本描述了一个数据集，包含500条短消息，其中有spam短信和正常短信，可以用于机器学习的训练和测试。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 包含八类垃圾的垃圾数据集
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    本数据集包含了八种类别的生活垃圾图像，旨在促进垃圾分类与识别的研究与发展。 深度学习在垃圾识别领域的应用研究。