神经网络短信文本分类器
日期: January 10, 2024 作者: CZY
描述
本项目实现了一个基于神经网络的短信文本分类器，将短信分为两类：ham 和 spam。其中，ham 消息表示正常的朋友发送的短信，而 spam 消息则是公司发送的广告或垃圾信息。通过训练神经网络模型，该分类器可以自动识别并分类新的短信。
功能特点
- 短信分类: 该模型能够区分朋友发来的正常短信（ham）与广告或垃圾信息（spam）。
- 基于神经网络: 使用神经网络技术来实现高效的文本分类，能够处理大规模数据集并进行实时预测。
- 高效性: 模型训练完成后，能够快速、准确地识别短信类型，适用于各种实际应用场景，如短信过滤、垃圾信息检测等。
- 基于 TensorFlow 实现: 项目使用 TensorFlow 进行开发，方便后续的优化和扩展。
附加信息
该短信分类器为广告信息过滤提供了一个有效的解决方案，能够识别并阻挡垃圾信息。它不仅适用于手机短信的分类，也可以扩展到其他文本分类任务，如社交媒体评论的垃圾信息检测。