垃圾邮件与正常邮件文本分类数据集SpamandHamEmailTextClassification-bilaliqbalai
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 垃圾邮件, 邮件过滤, 自然语言处理, 情感分析, 数据标注, 机器学习, 邮件内容
数据概述：
该数据集包含来自邮件服务器的电子邮件文本数据，记录了垃圾邮件（spam）和正常邮件（ham）的文本内容，用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源不限，邮件内容可能涉及全球范围。
数据维度：包括“label”（邮件类型，ham代表正常邮件，spam代表垃圾邮件）、“text”（邮件正文内容）以及“label_num”（数值编码的邮件类型，0代表正常邮件，1代表垃圾邮件）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_dataset.csv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开邮件数据集，已进行初步的文本清洗和标注。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和垃圾邮件过滤等研究与应用。
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、机器学习领域的学术研究，如文本分类算法的比较、情感分析模型的构建等。
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、恶意邮件检测等。
决策支持：支持企业和个人用户优化邮件管理策略，提高邮件系统的安全性与效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类的原理和应用。
此数据集特别适合用于构建和评估文本分类模型，探索邮件内容的特征与类别之间的关系，从而提升垃圾邮件识别的准确率。
