이제는 많은 이메일을 받고, 스팸 메일을 걸러내야 하는 일이 매우 중요해졌습니다. 우리의 목표는 파이썬을 사용하여 스팸 메일을 식별하고 이를 필터링하는 것입니다.

네이처언어 프로세싱 라이브러리(Natural Language Processing Library) 활용

파이썬의 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 사용하여 스팸 메일을 필터링해봅시다. 이 라이브러리는 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하여 자연어를 인식하고 처리하는 데 도움이 됩니다. 여러분이 갖고 있는 이메일 데이터 셋에 이 라이브러리를 적용하여 스팸으로 분류될 가능성이 있는 텍스트와 일반 이메일을 구분하는 데 도움이 됩니다.

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

우리는 또한 nltk 라이브러리를 사용하여 토큰화, 불용어 처리, 어간 추출, 표제어 추출을 할 것입니다.

머신러닝 모델을 활용한 스팸 메일 필터링

이제 우리가 네이처언어 프로세싱 라이브러리로 전처리를 마쳤다면, 머신러닝을 사용하여 스팸 메일을 식별하는 모델을 학습할 수 있습니다. 파이썬의 다양한 머신러닝 라이브러리를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

결과 평가와 모델 향상

모델을 학습한 후에는 정확도 및 다른 분류 메트릭을 살펴보고 모델을 향상시키기 위한 추가적인 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 스팸 메일을 더 효과적으로 필터링할 수 있습니다.

마치며

파이썬과 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 활용하여 스팸 메일을 필터링하는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 접근 방식을 통해 좀 더 효율적으로 미래의 이메일을 처리할 수 있을 것입니다.