基于字符语言模型的垃圾邮件过滤

基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。该文先简单综述了当前基于内容的垃圾邮件过滤中采用的各种技术,在此基础上提出将基于字符的语言模型应用于垃圾邮件过滤任务中,并通过实验对比了该方法与Na ve Bayes、SVM和基于词的语言模型方法的性能差异,以及不同n值、不同特征选择方式对过滤结果的影响。实验结果表明,基于字符的语言模型实现简单且具有很高的性能,能较好地满足大规模在线邮件系统的需要,具有很高的实用价值。