基于文本内容的垃圾短信识别实战

**基于文本内容的垃圾短信识别实战**

随着移动互联网的发展，短信服务成为人们日常生活中的重要工具。然而，伴随着短信服务的普及，也出现了大量的垃圾短信，如广告、骗局等，这给用户带来了不便和烦恼。因此，如何有效识别并过滤垃圾短信成为一个迫切的问题。

本文将介绍基于文本内容的垃圾短信识别实战，包括数据准备、特征提取、模型训练和预测等步骤。我们将使用Python语言和相关库来实现这个实践案例。

**数据准备**

首先，我们需要准备一个包含大量短信文本的数据集。假设我们有一个名为`sms_data.csv`的CSV文件，包含两列：`label`（标签）和`content`（内容）。其中，`label`表示短信是否是垃圾短信（0代表非垃圾，1代表垃圾），`content`则是短信的文本内容。

import pandas as pd#读取数据集df = pd.read_csv('sms_data.csv')
print(df.head())

import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenize# 初始化NLTKnltk.download('punkt')

def extract_features(content):
 # 文本长度 len_feature = len(content)
 # 单词数量 word_count_feature = len(word_tokenize(content))
 # 词频 word_freq_feature = {}
 for word in word_tokenize(content):
 if word not in word_freq_feature:
 word_freq_feature[word] =1 else:
 word_freq_feature[word] +=1 return [len_feature, word_count_feature, word_freq_feature]

# 应用特征提取函数df['features'] = df['content'].apply(extract_features)
print(df.head())

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 划分数据集为训练集和测试集train_data, test_data = df[:int(0.8*len(df))], df[int(0.8*len(df)):]

# 初始化随机森林模型model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型model.fit(train_data['features'], train_data['label'])

# 预测测试集结果test_pred = model.predict(test_data['features'])
print(test_pred)

def predict(content):
 # 提取特征 features = extract_features(content)
 # 使用模型进行预测 pred = model.predict([features])
 return pred# 测试函数print(predict('这是一个垃圾短信'))