邮件分类项目
如果您担心使用 TfidfVectorizer 过于简单，导致准确率不高，以下是一些更先进且开源的邮件分类项目和模型，您可以直接使用或根据需要进行修改。
🚀 推荐的开源邮件分类项目
1. SimarjotKaur/Email-Classifier
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简介：该项目使用多种机器学习算法（如支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归等）进行多类别邮件分类。
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特点：
- 基于 Python 实现。
- 使用 TF-IDF 提取特征。
- 支持多种分类器，便于比较不同算法的效果。
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链接：GitHub 项目页面(github.com)
2. harikarthik-s/ChatGPT-Email-Classifier
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简介：这是一个基于 OpenAI GPT-3.5 API 的邮件分类器，支持将 Gmail 邮件分类为“重要”、“促销”、“社交”、“营销”、“垃圾邮件”和“一般”类别。
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特点：
- 基于 Web 的应用程序。
- 用户可以使用 Google 账户登录，获取最新的邮件，并使用 AI 进行分类。
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链接：GitHub 项目页面(github.com, github.com)
3. sergio11/spam_email_classifier_lstm
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简介：该项目使用双向 LSTM 模型对邮件进行垃圾邮件分类，利用自然语言处理技术如分词、填充和停用词去除等。
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特点：
- 实现了一个有效的邮件分类器。
- 采用早停策略来防止过拟合。
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链接：GitHub 项目页面(github.com)
🧠 更先进的模型和研究
1. Zero-Shot Spam Email Classification Using Pre-trained Large Language Models
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简介：该研究探讨了使用预训练的大型语言模型（如 Flan-T5 和 GPT-4）进行零样本垃圾邮件分类的效果。
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特点：
- 无需进一步训练即可进行分类。
- 在 SpamAssassin 数据集上，Flan-T5 达到 90% 的 F1 分数，GPT-4 使用摘要进行分类时达到 95% 的 F1 分数。
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链接：研究论文(researchgate.net)
2. Spam-T5: Benchmarking Large Language Models for Few-Shot Email Spam Detection
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简介：该研究评估了大型语言模型在少样本邮件垃圾邮件检测中的效果，并引入了 Spam-T5 模型。
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特点：
- 在大多数情况下，LLMs 的性能优于传统的基线技术，特别是在少样本场景中。
- Spam-T5 在大多数场景中超过了基线模型和其他 LLMs 的性能。
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链接：研究论文(arxiv.org)
✅ 建议的实施方案
根据您的需求和技术背景，以下是一些建议：
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初学者友好：如果您是初学者，建议从
SimarjotKaur/Email-Classifier项目开始，它使用传统的机器学习方法，易于理解和实现。(github.com) -
使用预训练模型：如果您希望尝试更先进的模型，可以考虑使用 Flan-T5 或 GPT-4 进行零样本分类，但需要注意这些模型可能需要更多的计算资源。(researchgate.net)
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实际应用：如果您希望将模型应用于实际的邮件分类任务，可以考虑
harikarthik-s/ChatGPT-Email-Classifier项目，它提供了一个完整的 Web 应用程序，支持 Gmail 邮件的分类。(github.com)
如果您需要进一步的指导，例如如何设置环境、运行这些项目，或者如何根据您的具体需求进行修改，请随时告诉我，我很乐意为您提供详细的帮助。