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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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国内&国际新闻，多维度新闻分析增强数据集 2025-05-05 23:19:43

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数据集名称：多维度新闻分析增强数据集

数据集格式：

主数据集：.json文件集合
预览文件：.xlsx 表格

数据集内容：

本数据集是为训练新闻分析AI与信息处理系统设计的多维度结构化语料库。数据覆盖国内国际双重视角的新闻事件，包含政治、经济、科技、社会民生等全方位领域，适用于自然语言处理模型训练、舆情分析系统开发、事件脉络可视化工具构建等多种场景。

数据集字段描述：

• 标题：新闻原标题，精确概括核心事件
• 类别：国际/国内双标签分类
• 内容：完整的新闻正文文本
• 内容长度：文本字符数统计
• 段落数：正文段落划分统计
• 关键词：通过TextRank算法提取的TOP5关键词
• 实体集合：识别的命名实体及其类型（人物/地点/组织等）
• 时间标记：新闻中提取的重要时间节点
• 情感倾向（可扩展字段）：待填充的情感分析标签
• 摘要（可扩展字段）：待填充的新闻概要文本

新闻分类维度：

本数据集通过多维度标签体系构建知识框架：

地域分类：国内/国际双标签体系
主题分类（可扩展）：政治外交经济贸易科技创新社会民生军事安全生态环境文体教育
时效性分级：通过时间标记密度评估事件时效强度
实体网络：构建人物-组织-地点关联图谱

应用场景：

智能新闻聚合：实现自动化的新闻分类与专题聚合
舆情分析系统：通过实体识别与情感分析监测社会热点
事件脉络分析：基于时间标记构建事件发展时间线
知识图谱构建：建立政治经济实体关系网络
多语言新闻生成：基于结构化数据生成多语种新闻简报
媒体影响力评估：通过内容特征分析报道倾向性

数据集规模与质量：

• 数据量：包含4000+条精选新闻，覆盖2年时间跨度
• 数据深度：每条新闻包含8+个分析维度特征
• 质量保障：经过双重清洗校验，实体识别准确率>92%
• 扩展性：保留原始文本与结构化数据的双轨存储格式

适用用户：

• 媒体与舆情监测机构
• 自然语言处理研发团队
• 社会科学研究人员
• 政府政策分析部门
• 跨国企业战略规划团队

本数据集通过深度结构化处理，将原始新闻转化为可追溯、可分析、可扩展的AI友好型数据资源，为新闻领域的人工智能应用提供多维度分析基础。

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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：

id: 唯一标识每条记录的编号。
水产养殖提问: 用户提出的与水产养殖相关的问题。
水产养殖提问拼音: 对应提问的拼音转写。
水产养殖回答: 对应问题的解答。
水产养殖回答拼音: 对应回答的拼音转写。
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。
水产养殖提问分词: 提问的分词结果，用“|”分隔。
水产养殖回答分词: 回答的分词结果，用“|”分隔。
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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