垃圾邮件文本分类数据集SpamEmailTextClassificationDataset-nehadammannagari
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, 数据标注, 情感分析, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开邮件的文本内容，记录了邮件文本及其对应的垃圾邮件或非垃圾邮件的分类标签。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，可推测为全球范围内的邮件样本。
数据维度：数据集包括“text”（邮件文本内容）和“spam”（分类标签，通常用0和1表示，0代表非垃圾邮件，1代表垃圾邮件）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为emails.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公共邮件数据集，已进行文本提取和标注。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类、情感分析等研究和应用。
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、机器学习等领域的学术研究，如文本分类算法的评估、垃圾邮件过滤模型的优化等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司提供数据支持，用于改进垃圾邮件过滤系统、提升用户体验。
决策支持：支持企业或个人邮箱的安全管理，帮助用户识别和过滤垃圾邮件，减少安全风险。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索垃圾邮件的文本特征，构建和评估垃圾邮件分类模型，提高邮件系统的安全性和效率。
