垃圾短信分类数据集SpamMessageClassificationDataset-yalcinahmet
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, 文本挖掘, 数据标注, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的短信数据，用于训练和评估垃圾短信（Spam）的识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但短信内容涉及英语，推测主要来自英语使用地区。
数据维度：数据集包含两个字段：CLASS（短信类别，取值为“ham”表示正常短信，取值为“spam”表示垃圾短信）和SMS（短信内容）。
数据格式：CSV格式，文件名为Spam-Classification.csv，便于文本数据的处理和分析。
该数据集适用于垃圾短信检测、文本分类、自然语言处理等领域的研究。
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、文本分类、机器学习等领域的学术研究，如垃圾短信识别算法的开发、文本特征提取方法的研究等。
行业应用：为移动通信行业和安全公司提供数据支持，用于构建垃圾短信过滤系统、提升短信安全防护能力。
决策支持：支持移动运营商和相关监管机构进行垃圾短信治理，优化用户体验，维护网络环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握文本分类技术，理解垃圾短信识别原理。
此数据集特别适合用于构建和评估垃圾短信分类模型，分析垃圾短信的特征，提升垃圾短信检测的准确率。
