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网站设计要先做图么成都网站seo性价比高

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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。
在这里插入图片描述

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。

数据处理

http://www.dtcms.com/wzjs/110843.html

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