


Création d'un classificateur de courrier indésirable à l'aide de l'IA : une application de base
Classificateur de courriers indésirables avec Node.js
Ce projet utilise Node.js et la bibliothèque Natural pour créer une application basée sur l'IA qui classe les e-mails comme spam ou non spam. L'application utilise un classificateur Naive Bayes pour la détection du spam, qui est un algorithme courant pour les tâches de classification de texte.
Conditions préalables
Avant de commencer, assurez-vous que les éléments suivants sont installés :
- Node.js : Téléchargez Node.js
- npm (Node Package Manager) : npm est fourni avec l'installation de Node.js.
Étapes pour configurer le projet
Étape 1 : Configurez votre projet
- Créer un dossier de projet : Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et créez un nouveau dossier pour votre projet.
mkdir spam-email-classifier cd spam-email-classifier
- Initialiser un projet Node.js : Dans le dossier, exécutez la commande suivante pour créer un fichier package.json.
npm init -y
Étape 2 : Installer les dépendances
Exécutez la commande suivante pour installer les dépendances requises :
npm install natural
- natural : une bibliothèque qui fournit divers outils NLP (Natural Language Processing), notamment la classification à l'aide de Naive Bayes.
Étape 3 : Créer le classificateur de spam
Créez un nouveau fichier JavaScript (par exemple, spamClassifier.js) et ajoutez le code suivant :
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!'); } });
Étape 4 : Exécutez le classificateur
Pour exécuter le classificateur, ouvrez un terminal et accédez au dossier du projet. Ensuite, exécutez la commande suivante :
node spamClassifier.js
Vous devriez voir un résultat similaire à celui-ci :
This is a spam email Classifier saved successfully!
Étape 5 : Charger le classificateur enregistré (facultatif)
Vous pouvez charger le modèle de classificateur plus tard pour classer les nouveaux e-mails. Voici comment charger le modèle et classer les nouveaux 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' } });
Étape 6 : Améliorer le modèle (facultatif)
Pour améliorer la précision du classificateur de spam, vous pouvez :
- Ajouter plus de données d'entraînement : inclure plus d'échantillons de courriers indésirables et non spam.
- Expérimentez avec différents algorithmes : Essayez d'autres algorithmes ou modèles de classification si Naive Bayes n'est pas suffisant pour vos besoins.
- Utilisez des techniques avancées : mettez en œuvre un apprentissage profond ou des réseaux de neurones pour des tâches de classification plus complexes.
Étape 7 : (Facultatif) Intégrer au système de messagerie
Si vous souhaitez envoyer ou recevoir des e-mails depuis l'application, vous pouvez utiliser la bibliothèque Nodemailer pour envoyer des e-mails.
- Installer Nodemailer :
mkdir spam-email-classifier cd spam-email-classifier
- Envoyer un e-mail (exemple) :
npm init -y
Conclusion
Ce guide vous a expliqué la configuration d'une application d'IA utilisant Node.js et Naive Bayes pour classer les e-mails comme spam ou non. Vous pouvez développer cette application en :
- Ajout de plus de données d'entraînement pour une meilleure précision.
- Utiliser des techniques d'apprentissage automatique plus avancées.
- Intégrer le classificateur dans une application Web ou un système de messagerie.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Les principales utilisations de JavaScript dans le développement Web incluent l'interaction client, la vérification du formulaire et la communication asynchrone. 1) Mise à jour du contenu dynamique et interaction utilisateur via les opérations DOM; 2) La vérification du client est effectuée avant que l'utilisateur ne soumette les données pour améliorer l'expérience utilisateur; 3) La communication de rafraîchissement avec le serveur est réalisée via la technologie AJAX.

L'application de JavaScript dans le monde réel comprend un développement frontal et back-end. 1) Afficher les applications frontales en créant une application de liste TODO, impliquant les opérations DOM et le traitement des événements. 2) Construisez RestulAPI via Node.js et Express pour démontrer les applications back-end.

Comprendre le fonctionnement du moteur JavaScript en interne est important pour les développeurs car il aide à écrire du code plus efficace et à comprendre les goulots d'étranglement des performances et les stratégies d'optimisation. 1) Le flux de travail du moteur comprend trois étapes: analyse, compilation et exécution; 2) Pendant le processus d'exécution, le moteur effectuera une optimisation dynamique, comme le cache en ligne et les classes cachées; 3) Les meilleures pratiques comprennent l'évitement des variables globales, l'optimisation des boucles, l'utilisation de const et de locations et d'éviter une utilisation excessive des fermetures.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.

C et C jouent un rôle essentiel dans le moteur JavaScript, principalement utilisé pour implémenter des interprètes et des compilateurs JIT. 1) C est utilisé pour analyser le code source JavaScript et générer une arborescence de syntaxe abstraite. 2) C est responsable de la génération et de l'exécution de bytecode. 3) C met en œuvre le compilateur JIT, optimise et compile le code de point chaud à l'exécution et améliore considérablement l'efficacité d'exécution de JavaScript.

JavaScript est largement utilisé dans les sites Web, les applications mobiles, les applications de bureau et la programmation côté serveur. 1) Dans le développement de sites Web, JavaScript exploite DOM avec HTML et CSS pour réaliser des effets dynamiques et prend en charge des cadres tels que JQuery et React. 2) Grâce à la réactnative et ionique, JavaScript est utilisé pour développer des applications mobiles multiplateformes. 3) Le cadre électronique permet à JavaScript de créer des applications de bureau. 4) Node.js permet à JavaScript d'exécuter le côté du serveur et prend en charge les demandes simultanées élevées.
