Node.js を使用したスパムメール分類子

このプロジェクトは、Node.js と Natural ライブラリを使用して、電子メールを スパム または 非スパム として分類する AI ベースのアプリケーションを作成します。 ??>。このアプリケーションは、スパム検出に 単純ベイズ分類器 を使用します。これは、テキスト分類タスクの一般的なアルゴリズムです。

前提條件

始める前に、以下がインストールされていることを確認(rèn)してください:

• Node.js: Node.js をダウンロードします
• npm (ノード パッケージ マネージャー): npm は Node.js のインストールに付屬しています。

プロジェクトをセットアップする手順

ステップ 1: プロジェクトをセットアップする

1. プロジェクト フォルダーを作成します: ターミナルまたはコマンド プロンプトを開き、プロジェクト用の新しいフォルダーを作成します。

   mkdir spam-email-classifier
   cd spam-email-classifier

1. Node.js プロジェクトを初期化します: フォルダー內(nèi)で次のコマンドを?qū)g行して package.json ファイルを作成します。

   npm init -y

ステップ 2: 依存関係をインストールする

次のコマンドを?qū)g行して、必要な依存関係をインストールします。

npm install natural

• natural: Naive Bayes を使用した分類を含む、さまざまな NLP (自然言語処理) ツールを提供するライブラリです。

ステップ 3: スパム分類子を作成する

新しい JavaScript ファイル (例: spamClassifier.js) を作成し、次のコードを追加します。

const natural = require('natural');

// Create a new Naive Bayes classifier
const classifier = new natural.BayesClassifier();

// Sample spam and non-spam data
const spamData = [
  { text: "Congratulations, you've won a 00 gift card!", label: 'spam' },
  { text: "You are eligible for a free trial, click here to sign up.", label: 'spam' },
  { text: "Important meeting tomorrow at 10 AM", label: 'not_spam' },
  { text: "Let's grab lunch this weekend!", label: 'not_spam' }
];

// Add documents to the classifier (training data)
spamData.forEach(item => {
  classifier.addDocument(item.text, item.label);
});

// Train the classifier
classifier.train();

// Function to classify an email
function classifyEmail(emailContent) {
  const result = classifier.classify(emailContent);
  return result === 'spam' ? "This is a spam email" : "This is not a spam email";
}

// Example of using the classifier to detect spam
const testEmail = "Congratulations! You have won a 00 gift card.";
console.log(classifyEmail(testEmail)); // Output: "This is a spam email"

// Save the trained model to a file (optional)
classifier.save('spamClassifier.json', function(err, classifier) {
  if (err) {
    console.log('Error saving classifier:', err);
  } else {
    console.log('Classifier saved successfully!');
  }
});

ステップ 4: 分類器を?qū)g行する

分類子を?qū)g行するには、ターミナルを開いてプロジェクト フォルダーに移動(dòng)します。次に、次のコマンドを?qū)g行します:

node spamClassifier.js

次のような出力が表示されるはずです:

This is a spam email
Classifier saved successfully!

ステップ 5: 保存した分類子をロードする (オプション)

後で分類子モデルをロードして、新しいメールを分類できます。モデルをロードして新しいメールを分類する方法は次のとおりです:

const natural = require('natural');

// Load the saved classifier
natural.BayesClassifier.load('spamClassifier.json', null, function(err, classifier) {
  if (err) {
    console.log('Error loading classifier:', err);
  } else {
    // Classify a new email
    const testEmail = "You have won a free iPhone!";
    console.log(classifier.classify(testEmail)); // Output: 'spam' or 'not_spam'
  }
});

ステップ 6: モデルを改善する (オプション)

スパム分類子の精度を向上させるには、次のことができます。

• トレーニング データを追加します: スパム メールと非スパム メールのサンプルをさらに追加します。
• さまざまなアルゴリズムを試してみる: Naive Bayes がニーズに十分でない場(chǎng)合は、他の分類アルゴリズムまたはモデルを試してください。
• 高度な技術(shù)を使用する: より複雑な分類タスクのためにディープ ラーニングまたはニューラル ネットワークを?qū)g裝します。

ステップ 7: (オプション) 電子メール システムとの統(tǒng)合

アプリからメールを送受信したい場(chǎng)合は、Nodemailer ライブラリを使用してメールを送信できます。

1. Nodemailer をインストールします:

   mkdir spam-email-classifier
   cd spam-email-classifier

1. メールを送信する (例):

   npm init -y

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結(jié)論

このガイドでは、Node.js と Naive Bayes を使用して、電子メールをスパムかスパムではないか分類する AI アプリのセットアップ方法を説明しました。このアプリは次の方法で拡張できます:

• 精度を高めるためにトレーニング データを追加します。
• より高度な機(jī)械學(xué)習(xí)技術(shù)を使用します。
• 分類子を Web アプリケーションまたは電子メール システムに統(tǒng)合します。

以上がAI を使用したスパムメール分類器の構(gòu)築: 基本的なアプリケーションの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。