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機械学習による迷惑メールの分類

version 1.0.3 (738 KB) by Kenta
各単語の出現頻度や単語のベクトル化により、迷惑メールの分類を行います。ナイーブベイズを用いたものと、LSTMによるものの2通りを用意しています。

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Updated 16 Mar 2020

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この例では、ナイーブベイズやLSTMと呼ばれる手法を用いて、その文面から迷惑メールかどうかを判別します。前半では、メール本文の各単語の出現頻度とナイーブベイズを用いて、迷惑メールの分類を行います。後半では、事前学習ネットワークを用いて単語をベクトル表現に変換し、それをもとに深層学習(LSTM)をもちいて分類します。
前半のナイーブベイズを用いた方法に関してはこちらの記事を参考にさせていただきました。
機械学習 〜 迷惑メール分類(ナイーブベイズ分類器) 〜 https://qiita.com/fujin/items/50fe0e0227ef8457a473
また、こちらのコードの書き方は下のmatlab公式ドキュメントを参考にしました。
(https://jp.mathworks.com/help/textanalytics/ug/classify-text-data-using-deep-learning.html)
サムネイルの画像はこちらを使わせていただいております。https://www.irasutoya.com/

Cite As

Kenta (2021). 機械学習による迷惑メールの分類 (https://github.com/giants19/spam-mail-classification-using-machine-learning-with-matlab-in-Japanese-), GitHub. Retrieved .

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