matlab垃圾邮件分类字典,中文垃圾邮件分类（1）

文章主要内容如下：

数据集介绍

数据预处理

特征提取

训练分类器

实验结果

总结

1. 数据集介绍

使用中文邮件数据集：trec06c。

数据集下载地址：https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/

下载的数据集压缩包里有“data” 文件夹，“full” 文件夹和 “delay” 文件夹。“data” 文件夹里面包含多个二级文件夹，二级文件夹里面才是垃圾邮件文本，一个文本代表一份邮件。“full” 文件夹里有一个 index 文件，该文件记录的是各邮件文本的标签。

data 文件夹

index 文件

2. 数据预处理

这一步将分别提取邮件样本和样本标签到一个单独文件中，顺便去掉邮件的非中文字符，将邮件分好词。

邮件大致内容如下图：

邮件内容示例

每一个邮件样本，除了邮件文本外，还包含其他信息，如发件人邮箱、收件人邮箱等。因为我是想把垃圾邮件分类简单地作为一个文本分类任务来解决，所以这里就忽略了这些信息。

用递归的方法读取所有目录里的邮件样本，用 jieba 分好词后写入到一个文本中，一行文本代表一个邮件样本：

import re

import jieba

import codecs

import os

# 去掉非中文字符

def clean_str(string):

string = re.sub(r"[^\u4e00-\u9fff]", " ", string)

string = re.sub(r"\s{2,}", " ", string)

return string.strip()

def get_data_in_a_file(original_path, save_path='all_email.txt'):

files = os.listdir(original_path)

for file in files:

if os.path.isdir(original_path + '/' + file):

get_data_in_a_file(original_path + '/' + file, save_path=save_path)

else:

email = ''

# 注意要用 'ignore'，不然会报错

f = codecs.open(original_path + '/' + file, 'r', 'gbk', errors='ignore')

# lines = f.readlines()

for line in f:

line = clean_str(line)

email += line

f.close()

"""

发现在递归过程中使用 'a' 模式一个个写入文件比 在递归完后一次性用 'w' 模式写入文件快很多

"""

f = open(save_path, 'a', encoding='utf8')

email = [word for word in jieba.cut(email) if word.strip() != '']

f.write(' '.join(email) + '\n')

print('Storing emails in a file ...')

get_data_in_a_file('data', save_path='all_email.txt')

print('Store emails finished !')

然后将样本标签写入单独的文件中，0 代表垃圾邮件，1 代表非垃圾邮件。代码如下：

def get_label_in_a_file(original_path, save_path='all_email.txt'):

f = open(original_path, 'r')

label_list = []

for line in f:

# spam

if line[0] == 's':

label_list.append('0')

# ham

elif line[0] == 'h':

label_list.append('1')

f = open(save_path, 'w', encoding='utf8')

f.write('\n'.join(label_list))

f.close()

print('Storing labels in a file ...')

get_label_in_a_file('index', save_path='label.txt')

print('Store labels finished !')

3. 特征提取

将文本型数据转化为数值型数据，本文使用的是 TF-IDF 方法。

TF-IDF 是词频-逆向文档频率(Term-Frequency，Inverse Document Frequency)。公式如下：

在所有文档中，一个词的 IDF 是一样的，TF 是不一样的。在一个文档中，一个词的 TF 和 IDF 越高，说明该词在该文档中出现得多，在其他文档中出现得少。因此，该词对这个文档的重要性较高，可以用来区分这个文档。

假设文档中出现的所有词的集合为词典

，集合大小为

，则该文档的特征表示是一个

维向量，向量的每一个元素为对应词在该文档的 TF-IDF 值。用 TF-IDF 提取文本特征的代码如下：

import jieba

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def tokenizer_jieba(line):

# 结巴分词

return [li for li in jieba.cut(line) if li.strip() != '']

def tokenizer_space(line):

# 按空格分词

return [li for li in line.split() if li.strip() != '']

def get_data_tf_idf(email_file_name):

# 邮件样本已经分好了词，词之间用空格隔开，所以 tokenizer=tokenizer_space

vectoring = TfidfVectorizer(input='content', tokenizer=tokenizer_space, analyzer='word')

content = open(email_file_name, 'r', encoding='utf8').readlines()

x = vectoring.fit_transform(content)

return x, vectoring

这里返回的

是一个

维的样本矩阵，vectoring 可用来将文本转化为 TF-IDF 表示。

4. 训练分类器

python sklearn 中有许多分类器，直接调包就行了。代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn import svm, ensemble, naive_bayes

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import metrics

import numpy as np

if __name__ == "__main__":

np.random.seed(1)

email_file_name = 'all_email.txt'

label_file_name = 'label.txt'

x, vectoring = get_data_tf_idf(email_file_name)

y = get_label_list(label_file_name)

# print('x.shape : ', x.shape)

# print('y.shape : ', y.shape)

# 随机打乱所有样本

index = np.arange(len(y))

np.random.shuffle(index)

x = x[index]

y = y[index]

# 划分训练集和测试集

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

clf = svm.LinearSVC()

# clf = LogisticRegression()

# clf = ensemble.RandomForestClassifier()

clf.fit(x_train, y_train)

y_pred = clf.predict(x_test)

print('classification_report\n', metrics.classification_report(y_test, y_pred, digits=4))

print('Accuracy:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

5. 实验结果

Algorithm

Accuracy

Precision

Recall

f1 score

SVM

99.30%

99.30%

99.30%

99.29%

Random Forest

98.94%

98.94%

98.94%

98.94%

Logistics Regression

98.74%

98.74%

98.74%

98.74%

可以看到，几个算法的分类结果都很不错。不过也说明了 trec06c 数据集挑战性不高，哈哈。

总结

这一次实验大多数代码都是调包的。当然，我们也不能只会调包，应该要了解背后的算法的原理。甚至有时间的话，得看看 sklearn 一些包的源码，应该挺值得借鉴学习的。