基于bert预训练模型的垃圾短信分类系统
文章目录
- 任务介绍
- 数据说明
- 注意事项
- 数据处理
- 数据准备
- 数据集划分
- 数据集类构建
- 模型构建与训练
- 模型构建
- 模型训练
- 模型推理
- 附录
任务介绍
随着移动通信技术的飞速发展，短信（Short Message Service, SMS）已成为人们日常生活中不可或缺的沟通方式之一。然而，垃圾短信（Spam SMS）的泛滥也给用户带来了诸多困扰，例如信息骚扰、隐私泄露以及潜在的诈骗风险。垃圾短信通常包含广告、诈骗、恶意链接等内容，不仅浪费用户的时间和精力，还可能对用户的财产安全和个人信息安全构成威胁。
为了有效应对垃圾短信问题，垃圾短信分类任务应运而生。该任务的目标是通过机器学习或深度学习技术，自动识别和过滤垃圾短信，从而保护用户的通信安全和隐私。垃圾短信分类不仅可以减少用户接收无关信息的烦恼，还能帮助电信运营商和相关机构更好地管理短信流量，维护通信环境的健康。
数据说明
本次任务的数据集为有标注的垃圾短信数据集，可在附录中下载。
注意事项
本文代码如果正常复制粘贴到notebook类编辑器即可直接运行，若是复制到文本编辑器，根据报错将一些直接打出的变量增加一个print即可。