垃圾短信识别数据集SpamTextDetectionDataset-asifshigri12
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾短信，文本分类，自然语言处理，机器学习，情感分析，数据集，欺诈检测，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自互联网的短信文本数据，用于构建垃圾短信检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但包含近期收集的短信数据。
地理范围：数据覆盖范围不明确，可能包含来自多个国家或地区的短信。
数据维度：数据集包括短信文本内容和对应的标签，标签指示该短信是否为垃圾短信（例如，“垃圾短信”或“非垃圾短信”）。
数据格式：数据提供为文本文件或CSV格式，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的短信数据集，并已进行文本清洗和标注。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习和文本分类等领域的研究和应用，特别是在垃圾短信检测，欺诈检测和信息安全等任务中具有重要价值。
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：适用于文本分类，情感分析，自然语言处理等学术研究，如垃圾短信的特征分析，检测模型的优化等。
行业应用：可以为电信运营商，安全公司提供数据支持，特别是在垃圾短信过滤，欺诈短信检测等方面。
决策支持：支持垃圾短信的识别和拦截，帮助用户避免骚扰和财产损失。
教育和培训：作为自然语言处理，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类，垃圾短信检测等技术。
此数据集特别适合用于探索垃圾短信的特征和识别方法，帮助用户实现垃圾短信的有效过滤，提升信息安全水平。
