【源码】基于Python和Hugging Face的BERT模型的垃圾邮件分类系统

项目简介

本项目是基于Python和Hugging Face的BERT模型构建的垃圾邮件分类系统。利用预训练的BERT模型对短信数据进行训练，实现对新短信是否为垃圾邮件的分类判断，项目涵盖数据预处理、模型训练、评估及预测等步骤。

项目的主要特性和功能

• 数据预处理：按指定格式处理短信数据，并转换为模型可接受的输入格式。
• 模型训练：借助预训练的BERT模型对处理后的数据训练，以识别垃圾邮件。
• 模型评估：在验证集上评估模型性能，包含准确率、召回率、精确率和F1分数。
• 模型预测：对新短信进行分类预测，判断是否为垃圾邮件。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python及相关库，如pandas、numpy、torch和transformers。
2. 下载数据：从Kaggle下载短信垃圾邮件数据集。
3. 运行训练脚本：运行SMSSpamCollection_bert.py进行模型训练。
4. 运行预测脚本：运行SMSSpamCollection_bert_predict.py进行模型预测。

注意：运行前需确保已正确安装所有依赖库，且数据集路径设置正确。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】