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邮件分类项目

如果您担心使用 TfidfVectorizer 过于简单,导致准确率不高,以下是一些更先进且开源的邮件分类项目和模型,您可以直接使用或根据需要进行修改。


🚀 推荐的开源邮件分类项目

1. SimarjotKaur/Email-Classifier

  • 简介:该项目使用多种机器学习算法(如支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归等)进行多类别邮件分类。

  • 特点

    • 基于 Python 实现。
    • 使用 TF-IDF 提取特征。
    • 支持多种分类器,便于比较不同算法的效果。
  • 链接:GitHub 项目页面(github.com)

2. harikarthik-s/ChatGPT-Email-Classifier

  • 简介:这是一个基于 OpenAI GPT-3.5 API 的邮件分类器,支持将 Gmail 邮件分类为“重要”、“促销”、“社交”、“营销”、“垃圾邮件”和“一般”类别。

  • 特点

    • 基于 Web 的应用程序。
    • 用户可以使用 Google 账户登录,获取最新的邮件,并使用 AI 进行分类。
  • 链接:GitHub 项目页面(github.com, github.com)

3. sergio11/spam_email_classifier_lstm

  • 简介:该项目使用双向 LSTM 模型对邮件进行垃圾邮件分类,利用自然语言处理技术如分词、填充和停用词去除等。

  • 特点

    • 实现了一个有效的邮件分类器。
    • 采用早停策略来防止过拟合。
  • 链接:GitHub 项目页面(github.com)


🧠 更先进的模型和研究

1. Zero-Shot Spam Email Classification Using Pre-trained Large Language Models

  • 简介:该研究探讨了使用预训练的大型语言模型(如 Flan-T5 和 GPT-4)进行零样本垃圾邮件分类的效果。

  • 特点

    • 无需进一步训练即可进行分类。
    • 在 SpamAssassin 数据集上,Flan-T5 达到 90% 的 F1 分数,GPT-4 使用摘要进行分类时达到 95% 的 F1 分数。
  • 链接:研究论文(researchgate.net)

2. Spam-T5: Benchmarking Large Language Models for Few-Shot Email Spam Detection

  • 简介:该研究评估了大型语言模型在少样本邮件垃圾邮件检测中的效果,并引入了 Spam-T5 模型。

  • 特点

    • 在大多数情况下,LLMs 的性能优于传统的基线技术,特别是在少样本场景中。
    • Spam-T5 在大多数场景中超过了基线模型和其他 LLMs 的性能。
  • 链接:研究论文(arxiv.org)


✅ 建议的实施方案

根据您的需求和技术背景,以下是一些建议:

  1. 初学者友好:如果您是初学者,建议从 SimarjotKaur/Email-Classifier 项目开始,它使用传统的机器学习方法,易于理解和实现。(github.com)

  2. 使用预训练模型:如果您希望尝试更先进的模型,可以考虑使用 Flan-T5 或 GPT-4 进行零样本分类,但需要注意这些模型可能需要更多的计算资源。(researchgate.net)

  3. 实际应用:如果您希望将模型应用于实际的邮件分类任务,可以考虑 harikarthik-s/ChatGPT-Email-Classifier 项目,它提供了一个完整的 Web 应用程序,支持 Gmail 邮件的分类。(github.com)


如果您需要进一步的指导,例如如何设置环境、运行这些项目,或者如何根据您的具体需求进行修改,请随时告诉我,我很乐意为您提供详细的帮助。

http://www.xdnf.cn/news/12327.html

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