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Heim Web-Frontend js-Tutorial Erstellen eines Spam-E-Mail-Klassifikators mithilfe von KI: Eine grundlegende Anwendung

Erstellen eines Spam-E-Mail-Klassifikators mithilfe von KI: Eine grundlegende Anwendung

Dec 31, 2024 am 11:32 AM

Spam-E-Mail-Klassifizierer mit Node.js

Dieses Projekt verwendet Node.js und die Natural-Bibliothek, um eine KI-basierte Anwendung zu erstellen, die E-Mails als Spam oder kein Spam. Die Anwendung verwendet einen Naive Bayes-Klassifikator zur Spam-Erkennung, einen g?ngigen Algorithmus für Textklassifizierungsaufgaben.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:

  • Node.js: Laden Sie Node.js herunter
  • npm (Node Package Manager): npm wird mit der Node.js-Installation geliefert.
Schritte zum Einrichten des Projekts

Schritt 1: Richten Sie Ihr Projekt ein

  1. Erstellen Sie einen Projektordner: ?ffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und erstellen Sie einen neuen Ordner für Ihr Projekt.
   mkdir spam-email-classifier
   cd spam-email-classifier
  1. Node.js-Projekt initialisieren: Führen Sie im Ordner den folgenden Befehl aus, um eine package.json-Datei zu erstellen.
   npm init -y
Schritt 2: Abh?ngigkeiten installieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Abh?ngigkeiten zu installieren:


npm install natural
  • natürlich: Eine Bibliothek, die verschiedene NLP-Tools (Natural Language Processing) bereitstellt, einschlie?lich der Klassifizierung mit Naive Bayes.
Schritt 3: Erstellen Sie den Spam-Klassifikator

Erstellen Sie eine neue JavaScript-Datei (z. B. spamClassifier.js) und fügen Sie den folgenden Code hinzu:


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!');
  }
});
Schritt 4: Führen Sie den Klassifikator aus

Um den Klassifikator auszuführen, ?ffnen Sie ein Terminal und navigieren Sie zum Projektordner. Führen Sie dann den folgenden Befehl aus:


node spamClassifier.js
Sie sollten eine Ausgabe ?hnlich dieser sehen:


This is a spam email
Classifier saved successfully!
Schritt 5: Laden Sie den gespeicherten Klassifikator (optional)

Sie k?nnen das Klassifizierungsmodell sp?ter laden, um neue E-Mails zu klassifizieren. So laden Sie das Modell und klassifizieren neue E-Mails:


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'
  }
});
Schritt 6: Modell verbessern (optional)

Um die Genauigkeit des Spam-Klassifikators zu verbessern, k?nnen Sie:

  • Weitere Trainingsdaten hinzufügen: Fügen Sie weitere Beispiele von Spam- und Nicht-Spam-E-Mails hinzu.
  • Experimentieren Sie mit verschiedenen Algorithmen: Probieren Sie andere Klassifizierungsalgorithmen oder -modelle aus, wenn Naive Bayes für Ihre Anforderungen nicht ausreicht.
  • Verwenden Sie fortgeschrittene Techniken: Implementieren Sie Deep Learning oder neuronale Netze für komplexere Klassifizierungsaufgaben.
Schritt 7: (Optional) Integration mit E-Mail-System

Wenn Sie E-Mails über die App senden oder empfangen m?chten, k?nnen Sie die

Nodemailer-Bibliothek zum Senden von E-Mails verwenden.

  1. Nodemailer installieren:
   mkdir spam-email-classifier
   cd spam-email-classifier
  1. E-Mail senden (Beispiel):
   npm init -y

Building a Spam Email Classifier Using AI: A Basic Application


Abschluss

Dieser Leitfaden führte Sie durch die Einrichtung einer KI-App mit Node.js und Naive Bayes, um E-Mails als Spam oder Nicht-Spam zu klassifizieren. Sie k?nnen diese App erweitern um:

  • Hinzufügen weiterer Trainingsdaten für eine bessere Genauigkeit.
  • Verwendung fortschrittlicherer Techniken des maschinellen Lernens.
  • Integration des Klassifikators in eine Webanwendung oder ein E-Mail-System.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines Spam-E-Mail-Klassifikators mithilfe von KI: Eine grundlegende Anwendung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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IIFE (SofortinvokedFunctionExpression) ist ein Funktionsausdruck, der unmittelbar nach der Definition ausgeführt wird und zum Isolieren von Variablen und zur Vermeidung des kontaminierenden globalen Bereichs verwendet wird. Es wird aufgerufen, indem die Funktion in Klammern umwickelt ist, um sie zu einem Ausdruck und einem Paar von Klammern zu machen, gefolgt von ihr, wie z. B. (function () {/code/}) ();. Zu den Kernverwendungen geh?ren: 1.. Variable Konflikte vermeiden und die Duplikation der Benennung zwischen mehreren Skripten verhindern; 2. Erstellen Sie einen privaten Bereich, um die internen Variablen unsichtbar zu machen. 3.. Modularer Code, um die Initialisierung zu erleichtern, ohne zu viele Variablen freizulegen. Zu den allgemeinen Schreibmethoden geh?ren Versionen, die mit Parametern und Versionen der ES6 -Pfeilfunktion übergeben wurden. Beachten Sie jedoch, dass Ausdrücke und Krawatten verwendet werden müssen.

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Versprechen ist der Kernmechanismus für den Umgang mit asynchronen Operationen in JavaScript. Das Verst?ndnis von Kettenanrufen, Fehlerbehebung und Kombination ist der Schlüssel zum Beherrschen ihrer Anwendungen. 1. Der Kettenaufruf gibt ein neues Versprechen durch .then () zurück, um asynchrone Prozessverkampferung zu realisieren. Jeder. Dann () erh?lt das vorherige Ergebnis und kann einen Wert oder ein Versprechen zurückgeben; 2. Die Fehlerbehandlung sollte .Catch () verwenden, um Ausnahmen zu fangen, um stille Ausf?lle zu vermeiden, und den Standardwert im Fang zurückgeben, um den Prozess fortzusetzen. 3. Combinatoren wie Promise.All () (erfolgreich erfolgreich erfolgreich nach allen Erfolg), Versprechen.Race () (Die erste Fertigstellung wird zurückgegeben) und Versprechen.Allsettled () (Warten auf alle Fertigstellungen)

Was ist die Cache -API und wie wird sie bei Dienstangestellten verwendet? Was ist die Cache -API und wie wird sie bei Dienstangestellten verwendet? Jul 08, 2025 am 02:43 AM

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