https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62720| Title: | Обнаружение спама в email |
| Other Titles: | Email spam detection |
| Authors: | Кудакаев, И. Ф. Ракипов, Д. А. |
| Keywords: | материалы конференций;обработка естественного языка;машинное обучение;фильтрация спама;классификация текста;лемматизация |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Уфимский университет науки и технологий |
| Citation: | Кудакаев, И. Ф. Обнаружение спама в email = Email spam detection / И. Ф. Кудакаев, Д. А. Ракипов // Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе : материалы VII Всероссийской молодёжной научно-практической конференции с международным участием, Уфа, 23–24 мая 2025 г. / Уфимский университет науки и технологий ; редкол.: Д. С. Юнусова (отв. ред.) [и др.]. – Уфа, 2025. – С. 172–175. |
| Abstract: | В статье рассматриваются базовые подходы к обнаружению спама в электронной почте с применением методов обработки естественного языка (NLP). Пошаговое руководство ориентировано на начинающих специалистов и студентов, интересующихся машинным обучением и лингвистическим анализом текстов. Подробно описываются этапы подготовки данных, методы предобработки текста (включая лемматизацию и токенизацию), выбор признаков и алгоритмы классификации. Отдельное внимание уделяется сравнительному анализу моделей и оценке их эффективности. Работа сопровождается практическими рекомендациями и примерами кода, что делает ее полезной для создания собственного инструмента фильтрации спама. |
| Alternative abstract: | This article explores fundamental approaches to email spam detection using natural language processing (NLP) techniques. Designed for beginners and students interested in machine learning and linguistic text analysis, the guide walks through the key stages of data preparation, text preprocessing (including lemmatization and tokenization), feature selection, and classification algorithms. Special focus is given to comparing models and evaluating their performance. The article includes practical tips and code examples, making it a valuable resource for those looking to build their own spam filtering tool. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62720 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе (2025) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Kudakaev_Obnaruzhenie.pdf | 280.67 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.