垃圾短信分类识别数据集SpamMessageClassificationRecognitionDataset-klonman
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾短信, 短信分类, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 文本挖掘, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自公开短信语料库的数据，记录了用于识别垃圾短信的文本消息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据主要来源于英文短信，未限定具体国家或地区，但可推测为全球范围内的短信交流。
数据维度：包括“class”（分类标签，ham代表正常短信，spam代表垃圾短信）和“text”（短信内容）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，包含spam_train.csv和spam_test.csv两个文件，分别作为训练集和测试集，便于模型训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、文本挖掘和机器学习领域的学术研究，如垃圾短信检测、情感分析、文本分类算法比较等。
行业应用：为移动通信行业提供数据支持，尤其适用于垃圾短信过滤、恶意信息识别等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业在客户关系管理（CRM）中进行短信内容分析，优化营销策略，提升用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，用于学生训练模型、理解文本分类原理。
此数据集特别适合用于探索短信内容的语义特征与分类之间的关系，帮助用户构建垃圾短信识别模型，提高短信过滤的准确性。
