垃圾邮件-非垃圾邮件文本分类数据集Spam-HamTextClassificationDataset-alimohamed2003
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 垃圾邮件, 自然语言处理, 邮件过滤, 情感分析, 数据标注, 机器学习, 电子邮件
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，记录了用于区分垃圾邮件（spam）和非垃圾邮件（ham）的文本内容。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：数据未限定来源，但邮件内容涵盖了日常工作、社交等多个领域。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“label”（分类标签，ham代表非垃圾邮件，spam代表垃圾邮件）、“text”（邮件正文内容）和“label_num”（数值化标签，0代表非垃圾邮件，1代表垃圾邮件）四个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_ham_dataset.csv，便于文本处理和建模分析。数据已进行初步处理，包括文本提取和标签标注。
该数据集适合用于文本分类、垃圾邮件检测、自然语言处理等领域的研究和应用。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如垃圾邮件过滤算法优化、情感分析、文本相似度分析等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，尤其适用于垃圾邮件过滤、恶意内容检测等应用。
决策支持：支持企业邮件安全策略的制定和优化，帮助降低信息安全风险。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，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文本特征与邮件类别之间的关系，帮助用户构建高效的垃圾邮件检测模型，提升邮件过滤的准确性。
