利用Python设计程序

Question

13.2 垃圾邮件快速识别思路与实现
1)熟悉函数定义与调用语法。
2)熟悉函数默认值参数的用法。
3)了解垃圾邮件分类的方法原理。
4)熟练使用内置函数sum()、map ()。
5)熟练运用字符串方法。
6)熟练使用lambda 表达式。
7)理解 Python 函数式编程模式。
8)了解算法中rate参数对分类结果的影响。
实验内容
朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等主流的垃圾邮件分类算法都依赖于特征向量的提取和数据集对模型的训练,其中特征向量的提取又依赖于对邮件正文的分词结果。如果垃圾邮件发送者在邮件中插入一些干扰符号,很容易影响分词的结果。例如，在“发票”中间插入【变成“发【票”将会使得jieba或者snownlp之类的分词工具无法正常分词，从而干扰最终的邮件分类效果。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要解决垃圾邮件识别的问题，尤其是考虑到垃圾邮件中可能存在的干扰符号对分词的影响，我们可以采用以下步骤设计一个Python程序：

1. 数据预处理

首先，我们需要对邮件文本进行预处理，包括去除HTML标签、标点符号、数字以及特殊字符（如上述提到的【】等），并转换为小写，以便于后续处理。

2. 分词与特征提取

使用中文分词库（如jieba）对预处理后的文本进行分词。对于插入的干扰符号，可以考虑使用正则表达式或自定义规则进行处理，确保分词的准确性。

3. 特征选择与向量化

从分词结果中选择最相关的词汇作为特征，并将文本转化为特征向量。可以使用CountVectorizer或TfidfVectorizer等工具。

4. 模型训练

选择合适的机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行训练。使用训练数据集对模型进行训练，同时可以使用交叉验证调整模型参数，如支持向量机中的C和gamma参数，以及朴素贝叶斯中的平滑参数alpha。

5. 模型评估

使用测试数据集评估模型的性能，可以计算准确率、召回率、F1分数等指标。

6. 预测与应用

将模型应用于新的邮件文本，预测其是否为垃圾邮件。

示例代码：

import re
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 数据预处理
def preprocess_text(text):
    # 去除HTML标签、数字、特殊字符，转小写
    text = re.sub('<[^<]+?>', '', text)
    text = re.sub('[0-9]', '', text)
    text = re.sub('[^\w\s]', '', text)
    return text.lower()

# 分词
def tokenize(text):
    return list(jieba.cut(preprocess_text(text)))

# 加载数据
# 假设数据格式为 [(text, label), ...]
data = [
    ("这是一封正常邮件", "ham"),
    ("【发票】特价优惠！", "spam"),
    # 更多数据...
]

# 分割数据
texts, labels = zip(*data)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2)

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=tokenize)
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# 模型训练
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_vec, y_train)

# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test_vec)
print(classification_report(y_test, y_pred))

注意事项

• 确保分词库是最新的，以获取更准确的分词结果。
• 考虑使用更复杂的预处理步骤，比如去除停用词，使用词干化或词形还原。
• 在实际应用中，可能需要定期更新模型，以适应新的垃圾邮件策略。

通过以上步骤，可以构建一个较为有效的垃圾邮件识别系统。