使用机器学习进行高级垃圾邮件检测
平常心
精选回答
2022年1月10日整理发布:听起来很简单,朴素贝叶斯机器学习算法已被证明对许多文本分类任务有效,包括垃圾邮件检测。
但这并不意味着它是完美的。
与其他机器学习算法一样,朴素贝叶斯不理解语言的上下文,而是依靠单词之间的统计关系来确定一段文本是否属于某个类别。这意味着,例如,如果发件人只是在邮件末尾添加一些非垃圾邮件词或用其他密切相关的词替换垃圾邮件术语,那么朴素贝叶斯垃圾邮件检测器可能会被愚弄而忽略垃圾邮件。
朴素贝叶斯并不是唯一可以检测垃圾邮件的机器学习算法。其他流行的算法包括循环神经网络 (RNN)和转换器,它们在处理电子邮件和文本消息等顺序数据方面非常有效。
最后要注意的是,垃圾邮件检测始终是一项正在进行的工作。随着开发人员使用人工智能和其他技术来检测和过滤电子邮件中的噪音信息,垃圾邮件发送者找到了新的方法来玩弄系统并让他们的垃圾通过过滤器。这就是为什么电子邮件提供商总是依靠用户的帮助来改进和更新他们的垃圾邮件检测器。
好好爱自己 2023-08-16 15:27:40
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