用于电子邮件垃圾邮件检测的神经网络输入答案

【问题标题】：Inputs for Neural Network for email spam detection用于电子邮件垃圾邮件检测的神经网络输入
【发布时间】：2016-04-12 10:38:04
【问题描述】：

我正在尝试实施神经网络来检测垃圾邮件。我有用于解决 XOR 问题的神经网络，我想根据我的目的编辑该网络并使用 ba。可在此处访问：https://github.com/trentsartain/Neural-Network

我下载了一些文本格式的电子邮件垃圾邮件和火腿数据库，用于训练网络。所以我有一些训练集。但我的问题是：

该神经网络的输入应该是什么？

感谢您的每一条评论！ :)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

简短的回答：输入将是您的垃圾邮件。

更长的答案，在一个非常基本的层面上：假设您的电子邮件没有奇怪的字符。想象一个向量，其中向量的每个元素代表这些电子邮件中出现的一个词。
对于每封电子邮件，您创建一个这些向量，并为每个元素计算该词在电子邮件中出现的频率。
所有这些向量，每封电子邮件一个，将是您的输入。

这是基本的想法。然后，您可以通过应用stemming 来优化它，使用tf-idf 而不是普通频率，引入其他输入元素（例如来自电子邮件标题）。

【讨论】：

【解决方案2】：

我遇到了一些针对电子邮件和 SMS 的垃圾邮件过滤器，其中最有效的是基于“Naive Bayes spam filtering”技术。所以我建议先看看这个技术。

作为一个开始的想法：

您可以在神经网络中使用加权词技术，如下所示。

第一步：创建一个基于神经网络的“字典”，女巫回答你给定单词是垃圾邮件的概率。

第二步：计算整封邮件成为垃圾邮件的概率。您可能有多个输入，例如第一个输入获取垃圾邮件概率为 0-10% 的单词数，第二个输入概率为 10-20% 的单词数，依此类推，直到概率为 90-100% 的最后一个单词数，这种神经网络的输出，您可以设置消息为垃圾邮件的概率。

【讨论】：