垃圾邮件检测邮件数据集SpamDetectionEmailDataset-nerdynaman
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分类, 文本挖掘, 自然语言处理, 二元分类, 邮件内容, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自邮件的文本数据，记录了用于识别垃圾邮件的邮件内容示例。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：数据主要来源于互联网邮件，未限定具体地域。
数据维度：包括"sender"（发件人）、"receiver"（收件人）、"date"（日期）、"subject"（主题）、"body"（正文）、"label"（分类标签，0代表正常邮件，1代表垃圾邮件）、"urls"（URL数量）和"language"（语言）等字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为TREC-augmented2.csv和TREC-augmented3.csv，便于文本处理和建模分析。
该数据集适用于垃圾邮件检测、邮件内容分析和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、文本挖掘和信息检索领域的学术研究，如垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等。
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，尤其适用于垃圾邮件过滤系统、邮件安全产品等的模型训练与测试。
决策支持：支持企业和个人用户对邮件进行自动分类和管理，提升信息处理效率。
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、了解垃圾邮件特征。
此数据集特别适合用于探索邮件内容与垃圾邮件之间的关联性，帮助用户构建高效的垃圾邮件检测模型，提升邮件安全防护水平。
