Python邮件识别还是结果一致

Question

尽管在修改测试邮件列表和阈值后，运行的结果还是一致，没有识别出垃圾邮件，全都是正确邮件

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从描述来看，当前的垃圾邮件识别系统在处理特定的邮件时未能正确分类。这可能是因为几个原因：垃圾邮件特征不明显、阈值设置不当、或是训练数据不足等。要解决这个问题，可以从以下几个方面入手：

1. 优化特征提取

• 确保clean_text函数能有效去除邮件中的非文本信息，如HTML标签、URLs等。
• 在tokenize函数中考虑使用更高级的分词方法，例如nltk或spaCy库提供的分词器，它们能更好地处理英文文本。

2. 调整阈值

• 目前的阈值0.2可能过低，导致即使有少量垃圾词汇，邮件也不被标记为垃圾。可以尝试增加阈值，观察效果。

3. 增强词汇表

• known_spam_words可能不全面，需要根据实际垃圾邮件的特征进行扩充。可以通过分析大量的垃圾邮件样本，提炼更多常见的垃圾邮件词汇。

4. 引入机器学习模型

• 如果上述方法仍然无法满足需求，可以考虑使用机器学习或深度学习模型，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）或神经网络，这些模型能自动学习邮件中的复杂特征，提高分类准确性。

5. 代码改进

以下是基于上述建议对代码的部分改进：

import re
from collections import Counter
from nltk.tokenize import word_tokenize # 引入nltk的分词器

# 更新垃圾词汇表
known_spam_words = ['get', 'rich', 'quick', 'free', 'money', 'now', 'congratulations', 'won', 'prize', 'click', 'urgent']

def clean_text(text):
    # 清洗文本，移除特殊字符并转换为小写
    return re.sub(r'\W+', ' ', text).lower()

def tokenize(text):
    # 使用nltk的分词器
    return word_tokenize(text)

def word_freq(words):
    # 计算单词频率
    return Counter(words)

def calculate_rate(freq, spamwords):
    # 计算给定词汇在词频中的频率
    total = sum(freq.values())
    rate = sum(freq[word] for word in spamwords if word in freq) / total
    return rate

def is_spam(email, spamwords=known_spam_words, threshold=0.3): # 调整阈值
    cleaned = clean_text(email)
    words = tokenize(cleaned)
    freq = word_freq(words)
    rate = calculate_rate(freq, spamwords)
    return rate > threshold

# 测试邮件列表
test_emails = [
    "Last chance to get your free gift",
    "Project deadline extension",
    "Your account has been compromised",
    "Free money now, now, now",
    "Reminder: Meeting scheduled for tomorrow",
    "Win a prize! Click here!",
    "Urgent: Security update required",
    "Claim your free trial today",
    "Monthly report attached"
]

# 检查并打印检测结果
for email in test_emails:
    if is_spam(email):
        print(f'"{email}" -> 垃圾邮件')
    else:
        print(f'"{email}" -> 正常邮件')

6. 测试与评估

• 使用大量真实邮件样本对改进后的系统进行测试，确保其在不同类型的邮件上都能表现良好。
• 可以使用交叉验证等技术评估模型的泛化能力，防止过拟合。

通过以上步骤，应该能显著提升垃圾邮件识别系统的性能。如果问题仍未解决，可能需要进一步的数据分析和模型调优。