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NLP在垃圾及一般郵件分類的應用

為了解決隨機文件報關文件英文的問題，作者李永信 這樣論述：

本研究主要是利用自然語言處理NLP(Natural Language Processing;NLP)做垃圾及一般信息或郵件的分析應用。研究分為驗證與實證兩部分。首先，藉由UCI 資料庫「SMS Spam Collection Dataset」中的SMS訊息範例，來檢驗本論文的研究流程與方法。檢驗過程涵蓋信息特徵的分析，我們藉由Python語言了解數據統計直方圖字數、字符數多寡，以便對範例中的垃圾及一般信息有初步的判斷與理解。而後，以詞頻-逆文件頻率(TF-IDF)的方法計算字詞上的頻率，再以隨機森林(Random Forests)分類器對垃圾及一般信息做分類預測。在本研究的實證過程則是依據上

述的驗證流程並使用Enron-spam郵件資料集。研究結果顯示，不論是在特徵工程中所得到的字數、字符向量分析、以及所分析的各項指標，都能以較高的概率，分類出垃圾及一般訊息。在驗證範例中SMS短信以及在實證中電子郵件的各項分析，雖然無法做完美、零缺失的分類預測。然而，根據本研究結果顯示以NLP做為來分析運用的方法，確實能提高垃圾及一般訊息分類預測的機率。