基于概念向量空间模型的电子邮件分类
基于机器学习的邮件分类与垃圾邮件识别算法研究
基于机器学习的邮件分类与垃圾邮件识别算法研究随着电子邮件的广泛应用，我们每天都会收到大量的邮件。
其中，很大一部分是垃圾邮件，给我们的工作和生活带来了很多麻烦。
因此，如何准确地将邮件分类和识别出垃圾邮件成为很多研究人员的关注焦点。
本文将探讨基于机器学习的方法在邮件分类和垃圾邮件识别方面的应用。
邮件分类是指将邮件按照一定的标准分为不同的类别，如工作相关、个人邮件、广告等。
传统的方法通常是基于规则的，需要人工定义一系列规则来判断邮件的类型。
然而，这种方法需要大量的时间和精力，并且很难适应不同的邮件样本。
相比之下，基于机器学习的方法在处理大规模邮件数据时表现出了很好的效果。
首先，设计一个好的特征集合对于机器学习算法的训练和分类是至关重要的。
在邮件分类任务中，常见的特征包括邮件的标题、发件人、正文内容、收件人等。
此外，还可以考虑添加一些统计特征，如邮件的长度、包含的链接数、附件信息等。
通过提取这些特征，可以将邮件转化为数值型数据，便于机器学习算法的处理和分析。
在特征选择和提取完毕后，我们需要选择合适的机器学习算法进行模型的训练和分类。
常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
这些算法在分类和预测任务上都有较好的表现。
例如，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，可以通过计算先验概率和条件概率来进行邮件分类。
支持向量机则是通过构建一个高维特征空间，将不同类别的邮件分割开，从而实现分类的目的。
决策树则可以通过建立一系列的决策节点，根据特征的取值来进行分类。
除了选择适当的模型之外，还需要进行特征选择和模型调优。
特征选择是指从初始特征集中选择最为关键和重要的特征，以提高模型的性能和泛化能力。
常见的特征选择方法包括相关系数法、信息增益法、特征权重法等。
优化模型的参数和超参数也是提高模型性能的关键步骤。
可以使用交叉验证等方法来寻找最优的参数设置，以提高模型的准确性和泛化能力。
垃圾邮件识别是邮件分类的一个重要应用场景。
基于向量空间模型的公文分类系统研究与实现
利 用 当前流 行 的平 台技 术 和设计 架构 的高校 办 结果 。
公 系统 已趋 于成 熟 ， 得 了很好 的应用 价值 ， 大程 取 极
度上 实现 了办 公 管 理 的 ｔ动 化 、 息 化 、 ｔ 信 网络 化 要
１ 文 本 分 类 技 术
． 求 ， 而智 能化 程 度 却 较 低 。本 文 针对 办 公 信 息管 １ １ 文本 分类技 术研 究现 状 然 理 的这一 要求 ， 点 研究 了 贝叶 斯 文本 分 类 技 术 在 重
系 统 中 公 文 分 类 的 应 用 。 提 出 了 一 种 基 于 向 量 空 间模 型 的 贝 叶 斯 文 本分 类技 术 并将 其 应 用 到高 校 公 文 智 能 办 公 系 统 的 实 现
中， 给出了详细 的算法流程及设计步骤 ， 最后 给出了示 例的实验 结果 及分析。实验结果表 明， 当训 练集合数 目有 限时 ， 方法 该
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｍ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆＤｏ ｕｍ ｅ ｔ Ｃｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｓ ａ ｃ ａ ｄ Ｉ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｃ ｎ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｉ
Ｓ ｓｅ ｓ ｄ Ｏｎ Ｖ ｅ ｔ ｒ Ｓｐ ｃ ｏ ｌ ｙ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｃｏ ａ ｅ Ｍ ｄｅ
Ｔ Ｏ Ｑ ｕ—ｘａ ｇ Ｙ ｉ Ａ ｉ ｉｎ ， Ｕ Ｊ ｎ—ｋ ， Ｕ Ｊ —ｌ ｎ ｅ Ｔ ｉ ｉ ｇ ａ
（ ａ ｃ ａ ｇ Ｈ ｎ Ｋ ｎ ｎ ｅ ｉ ， ａ ｃａ ｇ Ｊａ ｇ ｉ ３ ０ ３ ｈｎ ） Ｎ ｎｈ ｎ ａ ｇ ｏ ｇ Ｕ ｉ ｒ ｔ Ｎ ｎ ｈ ｎ ， ｉｎ ｘ ３ ０ ６ ，Ｃ ｉａ ｖ ｓｙ
ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｔ ｅ ｏｆ ｅ ｓ ｓｅ ．Ａ ｙ ｓ ｔｘ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｔ ｒｓ ａ ｅ ｍｏ ｅ ｓｐ ｔｆｒ ａ ｄ ａ ｄ ｉ ｎｏ ｍａ ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｈ ｆ ｃ ｙ ｔｍｓ ｏ ｉ Ｂａ ｅ ｅ ｔｃａ ｓｆ ａｉ ｅ ｈ ｉｕ ａ ｅ ｎ ｖ ｃｏ ｐ ｃ ｄ ｌｉ ｕ ｏ ｗ ｒ ｎ ｓ ｉ ｏ
基于BERT-SELFATT-CNN模型的垃圾邮件分类方法
基于BERT-SELFATT-CNN模型的垃圾邮件分类方法
龚红仿;赵富荣;罗容容
【期刊名称】《湖南文理学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(36)2
【摘要】针对传统垃圾邮件分类方法中使用静态词向量不能解决一词多义、长序
列信息特征提取不足等问题,提出了一种基于BERT-SELFATT-CNN模型的垃圾邮
件分类方法。
使用动态文本表示方法BERT对邮件内容进行预训练,并生成带有上
下语义信息的词向量,经过能够并行计算的自注意力机制层计算词与词之间的相似
度去挖掘句子长距离信息,将生成的隐藏层向量输入到CNN网络提取向量局部特征。
在中文垃圾邮件数据集上与已有模型进行对比实验,结果表明该模型在精确度、召回率和F1值上均有提高,模型训练速度也得到提升。
【总页数】6页(P14-18)
【作者】龚红仿;赵富荣;罗容容
【作者单位】长沙理工大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于用户需求垃圾邮件过滤分类模型设计
2.基于多分类器组合模型的垃圾邮件过滤
3.基于不完全朴素贝叶斯分类模型的垃圾邮件分类模型
4.基于关联规则的垃圾
邮件分类模型5.基于颜色和边缘特征直方图的图像型垃圾邮件分类模型
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文本分类及其特征提取
文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。
文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。
在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。
特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。
下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。
常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。
- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。
TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。
TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。
-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。
将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。
2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。
Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。
- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。
- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。
Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。
支持向量机在电子邮件分类中的应用研究
其 中 （ １２ … ，） ，， ｎ 表示第 ｉ 个特征项 的权重 ， 是 特征项 ｎ
的个数 。
特征 值尤 为关 键 。本文 采用 词和类 别互 信息 量方法 进行 电 子邮件特征项选取。其具体过程如下 ：
Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｐ ｏ ｔＶｅ ｔ ｒ Ｍ ａ ｈ ｎ ｓ ｄ ｏ ｕ ｐ ｒ ｃ ｏ ｃ ｉ ｅ
Ｓ ｅ—ｆ ｎ ＨＩＴｉ — ｅ ｇ
（ ｕｎｘ Ｔ ｃ ｎｌ ｉ ｌ ｏ ｅｅ ｆ ｃｉｅ ｎ ｌ ｔｃｙ ａ ｎ ｇＧ ａｇｉ ３０ ７ Ｃ ｉ ） Ｇ ａｇｉ ｅｈ ｏ ｇ ａ Ｃ ｌｇ ｈｎ ｒ ａｄＥｅ ｒ ｉ ，Ｎ ｎ ｉ ｕｎｘ ５ ００ ， ｈｎ ｏ ｃ ｌ ｏ Ｍａ ｙ ｃ ｔ ｉ ｎ ａ
第２卷 第８ ８ 期
文章编号 ： ０ — ３８ ２ １ ） ８ ０ ５ — ３ １ ６ ９ ４ （０ １ ０ — １６ ０ ０
计
算
机 仿
真
２１年８ ０ １ 月
支 持 向量 机在 电子 邮件分 类 中的应 用 研 究
石铁峰
广西机电职业技术学 院 ， 广西 南宁 ５０ ０ ） ３ ０ ７
模 式分类 、 函数逼 近 和 概率 密度 估 计 等方 面取 得 了 良好 的
效 果 。
针对 当前 电子 邮件分类方 法存 在的 问题 ， 本文 提 出一种
３ 支持 量机 的 电子 邮件分 类
３ １ 电子 邮件 内容抽取 ． 电子邮件是一种半结构化 的文 件 ， ｍ ｉ信 息包括 Ｅ ａ Ｅａ ｌ ｍｉ ｌ 的主题 、 发件人 、 收件 人 、 发件 口期 、 电子邮 件 内容 、 附件 等。 电子邮件内容获 取过 程 是把 以上 信息 从一 整篇 Ｅ ｉ文档 ｍａ ｌ 中按照 Ｅ ｉ的特定格式提取 出来 ， ｍａ ｌ 并按 照特定 的含义存 储 到数 据库的对应属性 中。
向量空间方法在自然语言处理中的应用
向量空间方法在自然语言处理中的应用自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)是计算机科学领域重要的研究方向之一，其旨在让计算机能够理解人类语言并作出相应反应。
NLP的应用场景极为广泛，如搜索引擎、智能客服、机器翻译、情感分析等。
近年来，向量空间方法在NLP领域中得到了广泛应用，本文将介绍向量空间方法在NLP中的应用。
一、向量空间模型向量空间模型(Vector Space Model, VSM)是一种将文本表示为向量的方法。
在VSM中，文本被表示为一个向量空间中的点，而每个单词则被表示为向量空间中的向量。
这些向量可以通过词频统计来构建，向量的每一维表示一个词在文档中出现的频率。
基于这种表示方式，我们可以利用向量进行文本之间的相似度比较、分类等任务。
二、词向量词向量(Word Embedding)是指将单词映射为一个向量的方法。
与VSM不同的是，词向量不再是稀疏向量，而是稠密向量。
这种表示方式不仅能够向量化单个单词，还可以提取整个句子的向量表示。
近年来，由于其在NLP领域中的出色表现，词向量成为了NLP的热门话题。
有许多方法可以生成词向量，其中比较流行的是基于神经网络的方法，如Word2vec、GloVe等。
这些方法利用神经网络模型对单词进行编码，并输出一个低维度的向量作为单词的词向量。
这种方法可以使得语义上相似的单词具有相似的向量表示。
三、文本分类文本分类是一项重要的NLP任务，其旨在给定一个文本，将其分配到一个预定义的类别中。
向量空间方法在文本分类中的应用极为广泛。
在该方法中，文本可以被看作是词向量的线性组合，而分类则可以被看作是在词向量空间中找到最近邻的标签向量。
这种方法称为K最近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)分类法。
通过KNN分类法，我们可以解决许多文本分类问题，如垃圾邮件分类、情感分析等。
在SVM、决策树等其他分类方法中，向量空间方法也往往被广泛使用。
垃圾邮件的识别和过滤方法
垃圾邮件识别和过滤的方法T大炮北京理工大学计算机学院，北京100081(******************.cn)Methods for Identifying and Filtering Junk Mail or SpamT Biggun(Class 07111301,School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081)Abstract Identifying and Filtering Spam is an important research subject in computer network. In this thesis, I have studied the history of spam filtering technology, which mainly includes the first generation of rule-based filtering technology, the second generation of content-based filtering technology and the third generation of behavior-based filtering technology. 1. Rule-based filtering includes IP address based filtering, mail header based filtering. 2. Content-based filtering includes Bayesian filtering, Memory-based method, decision tree, Boosting method, Support Vector Machine (SVM), etc. 3. Behavior-based filtering includes Email data stream based filtering, mail header based filtering, sender reputation based filtering, mail fingerprint based filtering, behavioral characteristics weighted based filtering, etc. The spammers’ common spurious methods are summarized. Through the reference to large amount of anti-spam documents and data from home and broad, an analysis is made on existing anti-spam techniques and in particular the content-based spam filtering methods.Key words spam filtering; rule; content; text categorization; Naïve Bayes; behavior摘要垃圾邮件识别和过滤是计算机网络领域的一个重要研究课题。
一种基于向量空间模型的邮件自动过滤算法研究
【 要 】 对 于垃圾 邮件 的判别和处理的研究 ， 摘 ： 正逐渐成为热点。本 文根据垃圾 邮件过 滤特 点， 通过 对基 于概 率统计的 贝叶斯理论的文本分类 方法分析 和探讨， 基于向量空间模型 中多变量 贝努 里事件模 型的一种邮件 自动过滤算法， 引入 并给 出
该 算 法的 实现 过 程 ． 成 垃 圾 邮 件 的 分 类 与 判 别 ， 完 最后 给 出邮 件 分 类 与 过 滤 的 实 现 流 图。
维普资讯
１ ２福建 电Fra bibliotek脑 ２０ ０ ６年 第 ８期
一
种基 于 向量 空间模 型的邮件 自动过滤算法研 究
肖 曼 １ ， ２
１０ ６ ｆ． 京 工 程 学 院 计 算 机 工 程 系 江 苏 南京 ２ ０ １ ２ 东 南大 学 计 算 机 科 学 与 工 程 系 江 苏 南 京 ２ ０９ １ １南 １０ ３ ．
３１贝叶 斯 分 类 算 法模 型 ． 进 行 决策 ． 邮件 进 行 分 类 。 对 ３ 基 于概 率 统 计 的 方 法 。是 当前 邮件 过 滤 中的 主要 研 究 趋 ． 基 于 概 率 统 计 的 贝 叶 斯 分 类 方 法 在 应 用 于 邮件 分 类 时 ． 通 势 。该 方 法 将 文 本 分类 方 法 应 用 于 电子 邮 件 过 滤 中， 方法 运 算 过 计 算 文本 属 于某 个类 别 的 概率 ．将 该 文 本 归 为 概 率 最 大 的类 该 速 度 快， 类 精 度 高 ， 于 自动 过 滤 方 式 。 主 要 的 统 计 分 类 方 法 别 中 去． 分 属 以判 定 邮件 类 别 。 有 ： Ｎ ｋ Ｎ ａｅｔ ｅ ｈ ｏ 最 近 邻 法 ） 】Ｓ Ｍ（ 持 向 量 机 ） Ｋ Ｎ（ — ｅ ｒｓ Ｎ ｉ ｂ ｒ ｇ 【 、Ｖ 支 ３ 传统 贝 叶斯 分 类 模 型 是 利 用类 别 的先 验 概 率 和 词 的 分 布对
基于聚类的类别模糊邮件过滤方法
ｐ ｒ ｒ ｎ ｅｏ ｈ ｐ ｒ ｉ ｌ ｔｎ ａ ｄｔａ ｔａ ｏ ａｓ ｌ ｏ ｌ－ ａ ｅ ｌ ｓ ｃ ｔ ｎａｇ ｒ ｈ ． ｅ ｆ ｍａ ｃ ｎｔ ｅａ ｐ ａ ｓ ａ ｄ ｏ ａｓ ｒ ｈ ｈｔ ｆ ｍｐ ｅｒ ｅｂ ｓ ｄ ｃａ ｉ ａｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｎ ｉ ｓ ｆ ｉ ｏ ｔ
ＬＡＮ Ｇ ｉ－ ｎ， Ｊａ Ｙｕ ＨＵ Ｘｕｅ Ｇａ ｇ － ｎ
（ ｐ ｒ ｎ ｆ ｍｐ ｔｒ ｎ ｆｒ ｔ ｎ Ｈｅｅ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｈｅｅ ２ ０ ０ ，Ｃ ｉａ Ｄｅ ａｔ ｔ Ｃｏ ｕｅ ｄＩ ｏｍａｉ ， ｆｉ ｉｅｓ ｙｏ Ｔ ｃｎ ｌｇ ， ｆｉ ３ ０ ９ ｈｎ） ｍｅ ｏ ａ ｎ ｏ ｔ
传统的反垃 圾邮件技术 ，如实 时黑名单过 滤、可 信 白名单、主机 反向名验证技术等 。尽管 垃圾 邮件 制
采 用向量空 间模型 ，得 到了广泛 的应 用。然而 ，由于 邮件过滤采 用二值分 类 ，当训练 中邮件类别之 间的交 叉现象 比较严重 时 ，邮件过滤 的精度会大大下 降。针 对这一问题 ， 文将传统邮件二类训练集聚 类为四类 ， 本
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ： Ｐ ｅ ｅ ｔ ，ａｖ ｒｅｙ ｏ ｒ ｌ－ ａ ｅ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ － ｉ ｆｌ ｒｎ ｔ ｎｇ ｏ ｅ ｕ ｔ． ｎｔｅｔａｎｉｇ ｒ ｓ ｎ ｌ ａｉｔ ｆ ｅｂ ｓ ｄ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｔｏ ｓｉ ｅｍａｌｉ ｔ ｉｇｏｂａｉ ｏ ｄ ｒ ｓ ｌｓ Ｉ ｉ ｎ ｙ ｏ ｉ ｏ ｎ ｅ ｈ ｒ ｏ ・ ｉ ｆｌｅｉ ｇ ｔ ｅｔａｎ ｎ ｅ ａ ｈ ｏ ｉ ｎｔ ｔｓ ｍｅｅ ｍａｌｍｅ ｓｇ ｓｗｉｌ ｅ ｓ ｎ ｔ ｈ ｅｈ ｚ ａ ｅ ｏｙ ｆｅｍａｌ ｔｒｎ ｈ ｒ ｉｉ ｇｓ ｔｈ ｓｔ ｅｎ ｔｏ ｈａ ｏ － ｉ ｉ ｓａ ｅ ｌｂ ｅ ｔ ｏｔ ａ ｙ ｃ ｔｇ ｒ． Ｅｘｒ ｃｉ ｇ ｔ ｅ ｅ ｅ ｍａ ｌ ｒ ｍ ｒ ｉｉ ｇ ｓ ｔｗｉｌｈ ｖ ｏｉｅ ｂ ｅ ｉ ｃｅ ｓ ｎ ｔｅ ｒ ｓ ｌｓ ｏ ｌ ｓｆｃ ｔｏ ． ｔａ ｔｎ ｈ ｓ － ｉ ｆｏ ｔａ ｎ ｅ ｌ ａ ｅ ａ ｎ ｔｃ ａ ｌ ｎ ｒａ ｅ ｉ ｅｕ ｔ ｆ ｃａ ｉ ａ ｉｎ ｓ ｎ ｈ ｓ ｉ Ｔｈ ｒ ｆ ｒ，ａ ｌ ｔｒｎ － ａ ｅ ｆｌ ｒｎ ｔ ｏ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｉ ａ ｅ．Ｔ ｏ ｅｅ ｏ ｅ ｃｕｓｅ ｉｇ ｂ ｓ ｄ ｉ ｔ ｉｇ ｍｅ ｄ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｔ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈｅ ｃ ｍｍｏ ｅ ｔｒ ｓ ｏ ｈ ｅ ｈ ｎ ｈ ｎ ｆａｕ ｅ ｆ ｔ ｅ ｈ ｚ — ｔｇ ｒ ｍａ ｌ ｎ ｌｄ ｌｓｅ ｅ ｔａｎ ｎ ｅ．Ｅｘ ｅ ｉ ｎｓ ｄ ｍｏ ｓｒｔ ｈ ｔｔ ｅ ｍｅｈ ａ ｅｔ ａ ｙ ｃ ｅ ｏ ｅ ｉ ｃｕ ｅ ｃｕ ｔｒｔ ｉｉ ｇ ｓ ａ ｙ ｉ ｈ ｒ ｔ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ａ ｔ ｏ ｈ ｓ ｂ ｔ ｈ ｄ ｒ ｅ
向量空间模型在文本分类中的应用
向量空间模型在文本分类中的应用一、引言文本分类是信息检索中的常见任务，它的目标是将一组文本分配到一组预定义的类别中。
实现文本分类的最常用方法之一是向量空间模型（VSM），它是一种基于文本向量表示的技术。
在本文中，我们将探讨向量空间模型在文本分类中的应用，以及如何使用它来构建一个高效的文本分类器。
二、向量空间模型向量空间模型是一种常用的文本表示方法，它将文本表示为一个由特征权重构成的向量，其中每个特征表示一个单词或短语在文本中的出现次数（或词频）。
例如，假设我们的文本是一个句子“the quick brown fox jumps over the lazy dog”，我们可以将它表示为一个向量：the：1quick：1brown：1fox：1jumps：1over：1lazy：1dog：1在向量空间模型中，文本向量的维数通常是词汇表中不同单词的数量，每个向量元素的权重（通常是词频）表示单词出现的次数。
三、文本分类文本分类的主要目的是将文本分配到预定义的类别中。
这些类别可以是任何类型的，如电子邮件分类、新闻文章分类、博客分类等。
在文本分类中，向量空间模型可以通过以下步骤来构建一个分类器：1. 特征提取：将文本转换为向量表示形式。
2. 特征选择：选择最具有信息量的特征。
3. 分类器训练：使用训练集中的文本向量和它们的类别标签来训练一个分类器。
4. 分类：使用训练好的分类器对未标记文本进行分类。
四、向量空间模型的优缺点向量空间模型的主要优点包括：1. 简单直观：向量空间模型直观且容易理解。
2. 易于实现：构建向量空间模型并训练分类器并不需要太多的工程技术。
3. 适用范围广：向量空间模型适用于不同类型的文本分类任务。
向量空间模型的主要缺点包括：1. 维数灾难：通常需要大量的特征数量才能达到较高的分类准确率，这导致了向量维数的急剧增加。
2. 单词不同义性问题：同一个单词可能具有不同的含义，例如“bank”既可以表示河岸，也可以表示银行。
基于改进向量空间模型的邮件分类
∑ ［ （ ，）Ｘｏ（ ／ ００ ） ｉ ｔｄ ｌ Ｎ ｎ ＋ ． １ ］ ｆ ｇ
’ （） ２
其 中 ， ｔｄ 为文 档 ｄ中第 ｉ 特征 项 ｔ Ｗ（，） 个 的权
Ｎ表示文档集 中的文档数 日， 为文档训练集 进。通过分析邮件的结构 ， 发现段落的布局对于邮 重 ， 分 件内容的表达有很大的影 响。所 以在更改特征 向 中出现 的文档 数 ， 母 为归一 化 因子 。
Ｐ ＝（ａ（ＩＰ ） ｖ ｌｔ， ） … ，ａ（ ， ） ｖｌｔ， ， （２Ｐ ， ｖｌｔ Ｐ ） ａ
操作性和可计算性 。 （） ４ 向量空 间模 型 虽 然 带 来 了计 算 和操 作 上 的方 ３ ２ 段落 中词 间关 联程度 ． 便， 但是 它是 建立 在特 征项两 两 正交 这 一假 设 之上 在本文当中， 段落中词问的关联程度通过句子
定义 ２ 特征项 （ ｅ ： ： Ｔ ｒ 用来刻画文本 的内容 ｍ） 自动分类 ， 则可帮助用户在众多 邮件 当中准确、 全 本文 以单词作为特征项。 面、 迅速地获取到 自己关 心的内容 ， 从而大大提高 或主题的单词或短语等 ， 在文档分类中， 一个文档 ｄ 通常由一个带权重 工作效率。因此， 对邮件 自动分类引起了许多学者
中图分类号 Ｔ ３ １６ Ｐ ０ ．
段 落结构
１ 引 言
电子邮件在当今 已经成为人们联 系交流不可 缺少 的通 信工具 ， 能够 以迅速 有效 的方 式 为用 户 它 传递信息 。随着 Ｉ ｅ ｅ 的发展 ， ｎｒ ｔ ｔｎ 电子 邮件 的使用 也越来越频繁 ， 应用范围也随即扩大 ， 这使得用户 花费在处理邮件上 的时间将会增多。特别是在商 业上 ， 公司每天都会收到客户关 于对产品 的询问、 定购、 建议 、 投诉等方面的邮件 ， 对邮件的手工整理 势必会成为一项繁重的工作 。如果能对 邮件进行
Bert模型实现垃圾邮件分类
Bert模型实现垃圾邮件分类近⽇，对近些年在NLP领域很⽕的BERT模型进⾏了学习，并进⾏实践。
今天在这⾥做⼀下笔记。
本篇博客包含下列内容：BERT模型简介 概览 BERT模型结构BERT项⽬学习及代码⾛读 项⽬基本特性介绍 代码⾛读&要点归纳基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现⼀.BERT模型简介1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer，即Transformer模型的双向编码器。
只看名称可能很难看出门道，简单点讲，BERT模型就是⼀个Word2Vec的进化版，使⽤词向量对⾃然语⾔进⾏表⽰，但其模型深度极⼤，参数也特别的多。
以Bert_BASE模型来举例，其包含12个隐藏层，每个隐层维度为768，每层⼜包含12个attention head，总共有110M个参数，模型参数⽂件在硬盘上就占据400MB的空间。
BERT是⼀个预训练模型，即通过半监督学习的⽅式，在海量的语料库上学习出单词的良好特征表⽰。
其在11个经典NLP任务中都展现出了最佳的性能。
Bert模型⼀共有4个特征： ①预训练：是⼀个预先训练好的语⾔模型，所有未来的开发者都可以直接继承使⽤。
②深度：是⼀个很深的模型，Bert_BASE的层数是12，Bert_LARGE的层数是24。
③双向Transformer：BERT是在基于Attention原理的Transformer模型上发展⽽来，通过丢弃 Transformer 中的 Decoder 模块(仅保留Encoder)，BERT 具有双向编码能⼒和强⼤的特征提取能⼒。
④⾃然语⾔理解：其半监督学习⽅式，更强调模型对⾃然语⾔的理解能⼒，⽽不是语⾔⽣成。
2.BERT模型结构 BERT模型的结构图如上所⽰。
以Bert_BASE模型为例：其输⼊为符合化之后的向量，通过Embedding(嵌⼊)层，完成⼀些基本的预处理⼯作，之后就是由12个隐藏层组成的Transformer模型结构，最后的Pooling(池化)层，完成降维，输出最终结果。
信息检索原理期末重点背诵知识点
信息检索原理期末重点背诵知识点信息检索1、信息检索概念：P12、信息检索的原理⼀整节内容要⾃⼰理解：P3-P4图1-1要掌握⽂献替代和⽂献整序的概念要掌握3、信息检索在历史上的不同表现：联机检索、光盘检索、⽹络检索的区别和特征：P6-P94、信息检索的模型概念：P95、布尔模型、向量空间模型、经典概率模型要理解并掌握各⾃的优缺点：P11-P126、信息检索系统的概念：P127、检索效果的评价指标：P15-P164个指标：查全率、查准率、漏检率、误检率掌握它们的含义并懂得计算8、⽹络检索的表达式：布尔逻辑检索、邻近检索、短语检索、截词检索的特点、区别和联系：P17-P219、信息检索的技巧要理解尤其是要掌握及时调整检索策略：P33-P3610、搜索引擎的概念：P3711、数据库知识，实验内容，特点12、引⽂的概念13、搜索引擎的分类：P40-41搜索引擎划分的类别以及元搜索引擎的概念要掌握12、CBR概念 P11312、多媒体信息检索的原理和⽅法：P110-P114其中要重点理解基于内容的多媒体信息检索的检索形式（可以结合课件）13、专利的概念：P12514、专利的类型：P126（理解⼀下各类型的区别）15、专利⽂献的概念：P12716、专利⽂献的类型：P127（理解⼀下各类型的区别）17、灰⾊⽂献的概念：P14718、会议⽂献的概念：P15819、科技报告的概念：P16320、查新的概念：P20021、科技查新的作⽤：P201（每⼀个⼩标题后⾯要⾃⼰展开⼀段）关于上课讲的那⼏个数据库⼤家⾃⼰看⼀下PPT，掌握⼀下。
以上纯属个⼈观点题型：名词解释：5*4=20简答题： 4*10=40论述题： 2*20=40考试时间：1⽉8⽇上午：9:00—11:001.信息检索的概念 (P1)信息检索有⼴义和狭义两重含义。
⼴义上说，信息检索是指将信息按照⼀定的⽅式组织和存储起来，并根据信息⽤户的需求查找相关信息的过程。
自然语言处理中的文本聚类方法
自然语言处理中的文本聚类方法在当今信息爆炸的时代，我们每天都要处理大量的文本数据，如新闻文章、社交媒体帖子、电子邮件等。
为了更好地理解和利用这些文本数据，研究者们开发了许多文本聚类方法。
文本聚类是将相似的文本分组在一起的任务，它是文本挖掘和信息检索领域的重要技术。
本文将介绍几种常见的文本聚类方法。
1. 基于词频的聚类方法基于词频的聚类方法是最简单和最常见的方法之一。
它将文本表示为词频向量，即每个文本都表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，在该维度上的值表示该词在文本中出现的频率。
然后，可以使用聚类算法，如K-means或层次聚类，将文本聚类成不同的组。
2. 主题模型主题模型是一种用于发现文本中隐含主题的方法。
其中最著名的是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。
LDA假设每个文本都由多个主题组成，每个主题又由多个词组成。
通过对文本进行分析，LDA可以推断出每个文本的主题分布以及每个主题的词分布。
基于这些分布，可以将文本聚类成具有相似主题的组。
3. 基于词嵌入的聚类方法词嵌入是一种将词语映射到低维向量空间的技术。
它可以将语义相似的词语映射到相近的向量。
基于词嵌入的聚类方法将文本表示为词嵌入向量的加权平均值，其中权重可以根据词语的重要性进行调整。
然后，可以使用聚类算法将文本聚类成具有相似语义的组。
4. 基于图的聚类方法基于图的聚类方法将文本表示为图的形式，其中每个节点表示一个文本，边表示文本之间的相似度。
可以使用不同的相似度度量方法，如余弦相似度或编辑距离，来计算文本之间的相似度。
然后，可以使用图聚类算法，如谱聚类或模块性最优化方法，将文本聚类成不同的组。
5. 基于深度学习的聚类方法近年来，深度学习在自然语言处理领域取得了巨大的成功。
基于深度学习的聚类方法利用神经网络模型来学习文本的表示。
最常用的方法是使用自编码器或变分自编码器来学习文本的低维表示。
基于Word2Vec的文本分类和情感分析
基于Word2Vec的文本分类和情感分析文本分类和情感分析一直是自然语言处理领域中的热门研究方向。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，如何利用文本分类和情感分析来解决商业和社会问题已成为越来越多研究者和企业的关注点。
而在现今技术的发展中，基于Word2Vec的文本分类和情感分析被越来越多的人所广泛关注。
Word2Vec是一种基于神经网络的模型，可以将单词表示为向量，从而使单词的语义信息可以通过向量空间模型实现。
基于Word2Vec的文本分类和情感分析是利用语义信息进行文本分类和情感分析的方法之一。
其主要思想是通过将文本转换为向量形式，进而进行分类和分析。
具体来说，基于Word2Vec的文本分类和情感分析主要分为以下几个步骤：1. 语料预处理：对原始文本进行分词、去除停用词、标点符号等操作，以保留关键信息。
2. 训练Word2Vec模型：构建和训练Word2Vec模型，将单词转换为语义向量。
3. 构建特征向量：将文本中的单词向量加权平均得到文本向量，作为该文本的特征向量。
4. 分类或情感分析：使用训练好的模型对特征向量进行分类或情感分析。
基于Word2Vec的文本分类和情感分析有许多优点。
首先，Word2Vec 模型可以自动学习单词间的相关性，并将单词转换为向量形式，避免了人工定义特征的繁琐流程。
其次，Word2Vec 模型可以解决相似单词的问题，如“好”和“不错”具有相似的语义，使用Word2Vec可以有效处理这种问题。
最后，使用多个文本分类器结合Word2Vec模型，可以提高分类准确率和效率。
当然，基于Word2Vec的文本分类和情感分析也存在一些挑战。
首先，训练Word2Vec模型需要大量的语料库和计算资源，特别是在处理大规模数据时。
其次，对于文本分类和情感分析来说，如何选择最优的权重计算方法和分类器仍然是一个需要解决的问题。
最后，Word2Vec模型并不能充分利用文本中的上下文信息，对于长文本分类和情感分析结果可能不够准确。
用概念描述的中文短文本分类算法
Algorithm for Chinese short-text classification using concept description
YANG Tian-ping1，2* ，ZHU Zheng-yu1，2
doi： 10． 3724 / SP． J． 1087． 2012． 03335
使用概念描述的中文短文本分类算法
杨天平1，2* ，朱征宇1，2
( 1． 重庆大学 计算机学院，重庆 400030; 2． 重庆大学 软件工程重庆市重点实验室，重庆 400030) ( * 通信作者电子邮箱 yangtianpingytp@ 163． com)
目前在文本分类领域的研究已经相对成熟，国内外许多 学者对其都进行了研究，提出了很多创新的算法，常见的文本 分类方法有 Rocchio 算法、朴素贝叶斯 （ Naive Bayes，NB） 算 法、K 近 邻 （ K-Nearest Neighbours，KNN） 算 法 和 支 持 向 量 机 （ Support Vector Machine，SVM） 算法。近年来，文本分类已逐 渐与搜索引擎、信息推送、信息过滤等技术相结合，有效地提 高了信息服务的质量。
Journal of Computer Applications 计算机应用，2012，32( 12) : 3335 － 3012-12-01 http: / / www． joca． cn
文章编号： 1001 － 9081（ 2012） 12 － 3335 － 04
Abstract: In order to solve the problem that traditional classification is not very satisfactory due to fewer text features in short text， an algorithm using concept description was presented． At first， a global semantic concept word list was built． Then the test set and training set were conceptualized by the global semantic concept word list to combine the test short texts by the same description of concept in the training set， and at the same time， training long texts were combined by the training short texts in the training set． At last， the long text was classified by traditional classification algorithm． The experiments show that the proposed method could mine implicit semantic information in short text efficiently while expanding short text on semantics adequately， and improving the accuracy of short text classification．
ir选律概念
ir选律概念IR选律概念一、概述IR选律是指信息检索系统中的一种排序算法，其目的是根据查询词与文档之间的匹配程度对文档进行排序，使得相关性较高的文档排在前面。
IR选律是信息检索领域中最为重要的技术之一，其应用范围广泛，包括搜索引擎、电子邮件过滤、社交网络分析等。
二、基本原理1.向量空间模型IR选律通常采用向量空间模型来表示文档和查询词。
在该模型中，每个文档和查询都被表示为一个向量，其中向量的每个维度对应于一个词项。
如果文档或查询包含该词项，则该维度上的值为非零；否则为零。
2.余弦相似度在向量空间模型中，计算文档与查询之间的相似度通常采用余弦相似度公式。
余弦相似度是指两个向量之间夹角的余弦值，它可以衡量两个向量在方向上的相似程度。
3.TF-IDF权重TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）权重是指将每个词项在文档中出现次数和在整个语料库中出现频率进行加权，从而得到该词项在文档中的重要性。
TF-IDF权重可以用来表示文档和查询中每个词项的重要性，从而在计算相似度时起到调节作用。
三、常见算法1.布尔模型布尔模型是IR选律的最简单形式，它将查询词视为一个布尔表达式，并将文档与查询之间的匹配程度视为真假值。
如果文档与查询之间存在完全匹配，则该文档被认为是相关的；否则被认为是不相关的。
2.向量空间模型向量空间模型是IR选律的主流形式，它将文档和查询表示为向量，并使用余弦相似度公式计算它们之间的相似度。
在向量空间模型中，TF-IDF权重通常被用来表示每个词项的重要性。
3.Okapi BM25Okapi BM25是一种基于统计学习理论的IR选律算法，它考虑了文档长度、查询长度以及词项频率等因素对相似度计算的影响。
Okapi BM25已经成为许多搜索引擎中默认的排序算法。
四、应用场景1.搜索引擎搜索引擎是IR选律技术最为广泛的应用场景之一。
搜索引擎通常使用向量空间模型和TF-IDF权重来计算文档与查询之间的相似度，并使用IR选律算法对搜索结果进行排序。
基于python的邮件分类系统设计与实现-概述说明以及解释
基于python的邮件分类系统设计与实现-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在编写论文时，概述部分通常用来介绍文章的背景和主题，以及概述文章的主要内容和结构。
在本篇论文中，我们将介绍基于Python的邮件分类系统的设计与实现。
如今，随着互联网的普及和信息技术的快速发展，人们日常收到的邮件数量呈现爆发式增长。
然而，与此同时也带来了一系列的问题，其中最重要的一个就是如何高效地分类和管理这些邮件。
针对这一问题，邮件分类系统应运而生。
邮件分类系统是一种自动化的信息处理系统，它能够对收到的邮件进行自动分类，将不同类型的邮件归类到不同的文件夹或标签中，使用户能够更加方便地管理和查找邮件。
通过邮件分类系统，用户不再需要手动进行邮件分类，节省了大量的时间和精力。
本文主要关注基于Python的邮件分类系统的设计与实现。
Python作为一种简单易学的编程语言，具有良好的可扩展性和丰富的第三方库支持，非常适合用于开发邮件分类系统。
通过使用Python，我们可以实现对邮件的自动下载、预处理和分类，并将其归类到不同的文件夹或标签中。
在文章的后续部分，我们将深入探讨邮件分类系统的需求，包括系统的功能需求和性能需求。
然后，我们将介绍基于Python的邮件分类系统的设计，包括系统的架构设计和关键技术选型。
最后，我们将对系统的实现效果进行评估，并总结全文并展望未来可能的改进和拓展方向。
通过本文的研究与实践，我们有望提供一个基于Python的邮件分类系统的设计与实现方案，为用户提供一种高效、自动化的邮件分类解决方案，并为相关研究和应用领域的进一步发展提供一定的参考和借鉴价值。
1.2文章结构文章结构部分的内容:文章结构部分旨在介绍本篇长文的组织结构，帮助读者获得全面的文章概览。
本篇长文基于Python，旨在设计和实现一个邮件分类系统。
文章的具体目录如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2.1 邮件分类系统的需求2.2 基于Python的邮件分类系统设计3. 结论3.1 实现效果评估3.2 总结与展望在引言部分，我们将简要介绍整个文章的背景和动机，并对文章的结构进行说明，帮助读者了解整个文章的组织方式和目的。
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０ 引言
电子邮件是人们在 网络环境下实现信息交 流的主要 手段 之一 。在 Ｉｔ ｎｔ ｎｅ ｅ 网络已经普及的今天 ， ｒ 收发电子邮件几乎 已
第２ ８卷 第 ｌ ２期
２０ ０ ８年 １ 月 ２
文 章 编 号 ：０ １ ９ ８ （０ ８ １ １０ — ０ １ ２ ０ ）２—３４ ０ ２ ８— ３
计算机 应 用
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（ｎｔｕｅ Ｃ ｍ ｕｅ ｐ ｌａｉｎ，Ｅ ｓ Ｃ ｉａＮ ｒ ｌ ｎｖｒｔ ｈ ｎ ｈ ｉ ０２ １ Ｃ ｉａ Ｉｓｔｔ ｉ ｏ ｐ ｔ Ａ ｐｉ ｔ ｓ ａｔ ｈｎ ｏｍａ ｉ ｓｙ ｒ ｃ ｏ Ｕ ｅ ｉ，Ｓ ａ ｇａ ０４ ， ｈｎ） ２
关 键 词 ： 子 邮 件 分 类 ； ｒＮ ｔ概 念 向量 ； 量 空 间 模 型 电 Ｗｏｄ ｅ； 向 中图 分 类 号 ： Ｐ ９ ．９ Ｔ ３ ３ ０８ 文 献 标 志码 ： Ａ
Ｅ． ａ ｌｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｂａ ｅ ｎ ｃ ｎ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓ ｃ ｏ ｅ ｍ ｉ ｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｄ ｏ ｏ ｃ ｐｔｖ ｃ ｏ ｐａ ｅ ｍ ｄ ｌ ｉ
本体 库为基础 ， 以同义词 集合概 念代 替词条 ， 同时考虑 同义词 集合 间的上 下位关 系， 而建立 电子 邮件 的概念 向量 空 从
间模 型作为 电子件的特征 向量 。使 用 Ｔ Ｉ Ｉ Ｆ ＷＦ ＷＦ方法对概 念向量进行权值修 正 ， 最后通过 简单 向量距 离分类
方法来确定 电子邮件的类别 。实验结果表 明， 当训练集合数 目有 限时， 该方法能够有效提 高电子邮件 的分类 准确 率。
基 于概 念 向量 空 间模 型 的 电子 邮件 分 类
曾 超 ， 钊 ， 君 忠 吕 顾
（ｚｎ ＠ ｉ ．ｔ．ｈ ＣＩ ｃｅｇ ｅ ｓ ｓ．Ｉ ａ ｃ ）
‘
（ 华东师范大学 信息科学技术学 院， 上海 ２ ０４ ） ０ ２ １
摘
要 ： 出了一个基 于概念向量空 间模型的 电子邮件分 类方法。在提取 电子邮件特征 向量时 ， Ｗｏｄ ｅ 语言 提 以 ｒＮ ｔ
１ 相 关研 究背景
通常 ， 电子邮件分类 主要 有如下三个环节 ： 电子邮件文本
的预处理 、 特征选择 和构造分类器 。
成 为相当一部分人正 常生活 的一部分 。但 是 ， 当人们 在享 用
网络信息交流快捷 的同时 ， 电子邮件 的存在 和泛滥 也给人 们
预处理环节 由文本分 词 、 征表示 和特征 提取三 部分组 特