垃圾邮件短信识别数据集SpamSMSMessageIdentificationDataset-nickken253
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 垃圾邮件, 短信, 自然语言处理, 机器学习, 数据预处理, 情感分析, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的短信数据，记录了用于识别垃圾短信的文本信息，并附有相应的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据主要来源于英语环境下的短信，未限定具体国家，但反映了全球范围内的短信通信内容。
数据维度：
target：类别标签，0表示正常短信，1表示垃圾短信。
text：短信内容文本。
num_characters：短信文本的字符数量。
num_words：短信文本的单词数量。
num_sentences：短信文本的句子数量。
transformed_text：经过预处理的短信文本，例如去除了标点符号，进行了词干提取等。
数据格式：CSV格式，包含DataEmail.csv和spam.csv两个文件，DataEmail.csv包含目标标签，文本，字符数，词数，句数和预处理后的文本，spam.csv包含原始数据，便于文本分析和建模。
该数据集适用于垃圾短信检测、文本分类、情感分析等多种自然语言处理任务。
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：适用于文本分类、情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如垃圾短信识别算法的优化、文本特征提取方法的研究等。
行业应用：为移动通信行业、安全软件提供数据支持，尤其是在垃圾短信过滤、恶意信息检测、内容安全等领域。
决策支持：支持企业和个人用户对短信信息的有效管理和风险防范。
教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类、垃圾短信识别等相关技术。
此数据集特别适合用于探索文本特征与垃圾短信之间的关联性，提升垃圾短信识别的准确性和效率，并为用户提供更安全的通信环境。
