sms ham spam

Анализатор текста с использованием машинного обучения

Этот код представляет собой пример анализатора текста для определения спама в сообщениях с использованием метода опорных векторов (SVM) и векторизации TF-IDF.

Подготовка данных

1. Загрузите необходимые библиотеки и корпус стоп-слов.
2. Очистите текст от пунктуации, приведите к нижнему регистру и проведите стемминг.
3. Разделите данные на обучающий и тестовый наборы.

Векторизация текста

4. Примените TF-IDF для векторизации текста.

Обучение модели

5. Обучите модель SVM с линейным ядром.

Оценка модели

6. Получите прогнозы для тестового набора.
7. Выведите матрицу ошибок, отчет о классификации и точность модели.

Веб-интерфейс для анализа текста

8. Используйте библиотеку ipywidgets для создания интерфейса.
9. Создайте функцию analyze_text, которая принимает текст, векторизует его и делает прогноз с помощью обученной модели.
10. Создайте кнопки для запуска анализа и очистки ввода.
11. Отобразите текстовое поле для ввода, кнопки и текстовое поле для вывода результата.

Этот код позволяет вам интерактивно проверять сообщения на наличие спама, используя обученную модель SVM.