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机器学习
中文垃圾邮件分类数据集 2025-05-13 10:04:21

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中文垃圾邮件分类数据集简介
本数据集是针对电子邮件分类任务构建的规范化中文语料库，旨在为垃圾邮件检测模型的训练与评估提供多维度特征支持。其核心特点如下：

1. 数据集概述

  • 规模与结构：共包含3980个规范化JSON文件，每个文件独立存储一封邮件的完整信息，并按垃圾邮件（spam）与正常邮件（normal）两类进行标注，形成二元分类基础。
  • 数据来源：邮件内容覆盖商业推广、虚假中奖通知、金融诈骗、日常通信等典型场景，贴近中文用户真实邮箱环境。
  • 标注质量：所有邮件均经过人工或自动化验证，确保类别标签的准确性，可直接用于监督学习任务。

2. 数据组成与特征

每封邮件的JSON结构包含以下关键字段，支持从语义、统计、时间等多角度进行特征分析：

a. 核心字段

  • 邮件主题（subject）：反映邮件意图的短文本，垃圾邮件常含“免费领取”“限时特惠”“账户异常”等诱导性词汇。
  • 邮件正文（body）：长文本内容，垃圾邮件多含重复促销信息、嵌入超链接或诱导用户点击的互动话术。
  • 发件时间（date）：精确到分钟的时间戳，可用于分析垃圾邮件的发送时段规律（如深夜或节假日高发）。
  • 邮件头信息（header）：包含发件服务器IP、传输路径等技术信息，辅助识别伪造发件地址或可疑邮件源。

b. 结构化特征字段

  • 文本特征（text_features）：基于分词与词频提取的关键词（如“中奖”“投资机会”“VIP特权”）及高频词组，凸显垃圾邮件的语义倾向。
  • 结构特征（structure_features）：统计邮件长度、段落数、链接/图片数量等，垃圾邮件普遍存在长文本、多链接（如广告跳转URL）的特点。
  • 特殊字符特征（special_character_features）：检测异常符号（如❗、$$、###）及HTML标签密度，垃圾邮件常通过视觉冲击性符号吸引注意。

3. 应用场景

  • 分类模型开发：适用于训练朴素贝叶斯、SVM、深度学习（如LSTM、Transformer）等分类算法。
  • 特征工程研究：通过对比文本、结构与符号特征的组合效果，优化特征选择策略。
  • 发送行为分析：结合时间字段，挖掘垃圾邮件发送者的时间分布规律与潜在攻击模式。

4. 数据集优势

  • 多维特征融合：同时包含原始文本与结构化特征，避免单一模态的分析局限性。
  • 真实性高：邮件内容涵盖仿冒通知、钓鱼链接等复杂类型，模拟真实对抗场景。
  • 可扩展性强：支持与外部词库（如敏感词库、黑名单域名）结合，增强模型泛化能力。

5. 潜在挑战与建议

  • 类别平衡性：需检查垃圾邮件与正常邮件的比例，必要时通过过采样或数据增强优化分布。
  • 隐私合规性：邮件内容已脱敏处理，实际应用中需注意避免引入用户个人信息。
  • 动态对抗：需定期更新数据集以应对新型垃圾邮件话术演变（如当前流行的AI生成内容）。

本数据集可作为学术研究与工业界开发的基础资源，为中文自然语言处理、网络安全等领域提供标准化评测基准。


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机器学习
水产养殖知识问答数据集，可用于水产养殖问答知识库等应用 2025-01-02 14:20:19

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数据集简介：

本数据集**"水产养殖知识问答数据集"** 包含了约13,000条与水产养殖相关的问答对，每条数据记录了提问、回答及其对应的拼音、问题类型、分词结果和哈希值。该数据集旨在为水产养殖领域的自然语言处理、问答系统、信息检索等研究提供基础数据支持。

数据字段说明：

  1. id: 唯一标识每条记录的编号。
  2. 水产养殖提问: 用户提出的与水产养殖相关的问题。
  3. 水产养殖提问拼音: 对应提问的拼音转写。
  4. 水产养殖回答: 对应问题的解答。
  5. 水产养殖回答拼音: 对应回答的拼音转写。
  6. 水产养殖问题类型: 问题的分类标签，如“疾病防治”、“饲料管理”等。
  7. 水产养殖提问分词: 提问的分词结果，用“|”分隔。
  8. 水产养殖回答分词: 回答的分词结果，用“|”分隔。
  9. 哈希值: 用于数据完整性校验的哈希值。

该数据集经过清洗和预处理，适用于水产养殖领域的文本分析、问答系统开发、信息检索等任务。希望该数据集能够为相关研究和应用提供有力支持。


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机器学习
汽车知识问答数据集，可用于训练汽车知识问答ai和相关营销ai 2024-12-27 17:48:50

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数据集名称：汽车知识问答数据集
数据集格式：.xlsx 表格

数据集内容：
本数据集是专为训练汽车知识问答AI与相关营销AI设计的高质量语料库。数据集涵盖了从汽车构造到市场营销、从新能源汽车技术到客户关系管理的广泛汽车知识领域，适合用于开发智能问答系统、聊天机器人、自动化客服系统、汽车行业研究与分析工具等多种场景。

数据集字段描述：

  • 提问：用户提出的问题，涵盖汽车领域的各种知识点。
  • 回答：针对每个提问的详细解答，内容严谨且专业。
  • 问题类型：预定义的分类标签，涵盖汽车领域的多个子方向，便于模型分类与筛选。
  • 提问分词：以 | 分隔的分词结果，适用于NLP模型的训练和分析。
  • 回答分词：以 | 分隔的分词结果，与提问分词结构一致，增强模型对回答内容的理解。

问题类型分类：
本数据集的问题类型字段细化为以下汽车领域的知识方向（部分示例）：

  1. 汽车构造与工作原理：涵盖汽车内部部件及其功能描述。
  2. 发动机系统及其维护：从发动机的工作方式到日常维护知识。
  3. 新能源汽车技术进展：涉及电动车、混合动力汽车、氢燃料电池技术等前沿领域。
  4. 汽车市场营销与客户关系管理：专注于销售、服务、客户维护策略。
  5. 汽车安全性能评估：探讨汽车碰撞测试、安全设计等方面。
  6. 动力电池技术：针对新能源汽车的核心技术展开分析。
  7. 智能网联汽车与自动驾驶技术：从联网车辆到无人驾驶的未来发展。
  8. 汽车环保法规与排放标准：包括国内外环保政策及技术规范。
  9. 消费者心理与行为分析：研究消费者对不同类型汽车产品的态度和接受程度。

应用场景：

  1. 问答系统开发：为汽车领域构建精准的问答模型，提升用户交互体验。
  2. 智能客服：帮助车企自动化解答客户问题，提高售前和售后服务效率。
  3. 内容生成与推荐：为汽车相关的文章、宣传材料提供知识库支持。
  4. 市场分析与策略制定：结合用户提问，洞察消费者需求与市场趋势。
  5. 知识图谱构建：以数据集为基础建立汽车领域的知识体系。

数据集规模与质量：

  • 数据量：涵盖数万条问题与回答，内容覆盖广，细致且严谨。
  • 数据清洗：所有数据均经过精心处理，确保语义准确性与标注规范性。

适用用户：

  • 汽车企业研发团队
  • 人工智能开发者
  • 市场营销从业者
  • 学术研究人员

这个数据集能够为汽车行业AI的发展提供强大的基础支撑，无论是构建深度学习模型还是用于行业研究，都具有重要的参考价值。


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