SMS Spam Collection
Dataset public regroupant 5 574 messages SMS étiquetés spam ou légitimes (ham), collectés depuis diverses sources pour la recherche en filtrage SMS.
Description
Le dataset SMS Spam Collection contient 5 574 messages SMS multivariés labellisés en spam ou ham (non spam). Ces données ont été collectées à partir de plusieurs sources, incluant des forums et corpus universitaires, offrant une base solide pour la recherche en classification et filtrage anti-spam.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraînement d’algorithmes de classification de texte pour filtrage spam
- Recherche sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) appliqué aux SMS
- Évaluation de techniques de clustering et d’analyse de texte
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, il est possible d’ajouter des données récentes de SMS, d’annoter manuellement des messages ambigus, ou d’intégrer des métadonnées (heure, origine) pour améliorer la performance des modèles.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Data scientists débutants
- Chercheurs NLP
- Développeurs d’applications anti-spam
🔧 Outils compatibles
- Scikit-learn
- NLTK
- TensorFlow
- PyTorch
- SpaCy
💡 Astuce
Pensez à prétraiter les SMS pour normaliser les abréviations et caractères spéciaux avant entraînement.
Questions fréquemment posées
Ce dataset convient-il pour entraîner un filtre anti-spam SMS ?
Oui, il est spécifiquement conçu pour la classification spam/ham de messages SMS.
Quel est le format des données dans ce dataset ?
Les messages sont en format texte brut, souvent distribués en CSV avec deux colonnes : étiquette et texte du message.
Peut-on utiliser ce dataset pour des projets multilingues ?
Non, les messages sont majoritairement en anglais, il faudrait intégrer d’autres sources pour multilinguisme.
