垃圾邮件分类文本数据集SpamEmailClassificationTextDataset-mishrat
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 自然语言处理, 邮件过滤, 机器学习, 文本挖掘, 数据标注, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的信息，记录了邮件的类别（垃圾邮件或非垃圾邮件）和邮件正文内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容涉及全球范围内的商业推广、广告及个人通信。
数据维度：数据集包括“Category”（邮件类别，通常为“spam”或“ham”，分别代表垃圾邮件和非垃圾邮件）和“Message”（邮件正文内容）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，包含spam.csv和spam_20.csv两个文件，方便文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的电子邮件数据集，已进行基本的清洗和标注。
该数据集适合用于文本分类、垃圾邮件过滤等研究和应用。
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、文本挖掘领域的学术研究，如文本分类算法的比较、特征工程探索、情感分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于垃圾邮件过滤、恶意内容检测等产品的模型训练和优化。
决策支持：支持企业内部的邮件管理和安全策略制定，提高信息安全水平。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解文本分类任务，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索文本特征与垃圾邮件分类之间的关系，帮助用户构建和优化垃圾邮件过滤模型，提升邮件系统的安全性。
