基于机器学习的垃圾短信过滤系统的设计与实现
项目介绍
本资源文件提供了一个基于机器学习的垃圾短信过滤系统的设计与实现。该系统通过数据处理、数据分析、中文分词、特征词衡量、SVM模型训练以及模型评估等步骤，实现了对短信是否为垃圾短信的识别。
项目内容
1. 数据处理与数据分析
在数据处理阶段，我们对原始短信数据进行了清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。随后，通过数据分析，我们提取了短信中的关键特征，为后续的模型训练提供了基础。
2. 中文分词
中文分词是文本分类的关键步骤之一。我们采用了高效的中文分词工具，将短信文本切分为独立的词汇，以便后续的特征提取和模型训练。
3. 特征词衡量
在特征词衡量阶段，我们通过计算词汇的TF-IDF值，衡量了每个词汇在短信中的重要性。这些特征词将作为模型的输入，帮助模型更好地理解短信内容。
4. SVM模型训练
支持向量机（SVM）是一种常用的分类模型。我们基于词向量的文本表示方法，构建了SVM模型，并对其进行了训练。通过训练，模型能够学习到垃圾短信的特征，从而实现对垃圾短信的识别。
5. 模型评估
在模型评估阶段，我们使用测试数据集对训练好的模型进行了评估。通过准确率、召回率、F1值等指标，我们验证了模型的性能，并对其进行了优化。
项目目标
本课题的研究目标是在词向量的基础上，对短信文本表示方法进行研究，旨在提高短信文本表示的精度。同时，我们引入了深度学习理论中的支持向量机模型，构建了垃圾短信识别模型，以进一步提升垃圾短信识别的效果。
使用说明
- 数据准备：下载并解压资源文件，准备短信数据集。
- 数据处理：运行数据处理脚本，对数据进行清洗和预处理。
- 模型训练：运行模型训练脚本，使用SVM模型对数据进行训练。
- 模型评估：运行模型评估脚本，验证模型的性能。
- 应用部署：将训练好的模型部署到实际应用中，实现垃圾短信的实时过滤。
注意事项
- 本项目依赖于Python环境，请确保已安装必要的Python库。
- 数据集的质量对模型性能有重要影响，请确保数据集的准确性和完整性。
- 模型训练可能需要较长时间，请耐心等待。
贡献
欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码。您可以通过提交Issue或Pull Request来参与项目开发。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。