文本分类邮件数据集TextClassificationEmailDataset-kaushal2896
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 邮件, 自然语言处理, 机器学习, 语料库, 预处理, 情感分析, 多分类
数据概述：
该数据集包含来自不同新闻组的邮件文本数据，用于文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，推测为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确地域限制，推测为全球范围内的互联网用户邮件。
数据维度：数据集包括“file_name”（文件名）、“class”（新闻组类别）、“text”（原始邮件内容）、“preprocessed_emails”（预处理后的邮件地址）、“preprocessed_subject”（预处理后的邮件主题）、“preprocessed_text”（预处理后的邮件正文）等字段，以及模型训练日志和配置文件。
数据格式：主要数据以CSV格式提供（preprocessed.csv），包含邮件文本及其对应的类别标签。此外，还包括模型训练日志文件，如JSON格式的性能分析文件和CSV格式的训练过程记录文件。
来源信息：数据来源于公开的邮件语料库，经过预处理，包括去除HTML标签、标点符号、停用词等，并提取了邮件主题和邮件地址。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、主题建模等研究，以及用于构建和评估机器学习模型。
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、机器学习等领域的研究，例如文本分类算法的评估、情感分析模型的构建、主题建模等。
行业应用：可应用于邮件过滤、垃圾邮件检测、客户反馈分析、舆情分析等领域。
决策支持：为企业提供数据支持，帮助其进行客户行为分析、市场趋势预测等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类任务，掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同文本分类算法的性能，以及研究文本预处理对分类结果的影响，帮助用户实现文本分类模型的构建和优化。
