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J-GLOBAL ID：202402251802984851   整理番号：24A2570069

自然言語処理と機械学習を用いた不正メールの分類

Classification of Fraudulent Emails using Natural Language Processing and Machine Learning

著者 (2件)： ADEWALE Adesoji E. (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山崎達也 (新潟大 工)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2024  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.A-18-07  発行年： 2024年02月26日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.まえがき.現在,電子メールは多くの人々に便利で効率的なコミュニケーション手段として利用されており,日常生活に不可欠なものとなっている.しかし,電子メールを使用する人が増えるにつれて,電子メール詐欺やスパムも増加している.本研究で対象とす...【本文一部表示】

シソーラス用語： 最適化 ,  学習 ,  感情 ,  *分類 ,  *自然言語処理 ,  単語 ,  社会的行動障害 ,  *機械学習 ,  電子メール ,  ルールベース ,  Python言語 ,  改変
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  メタ学習 ,  分類子 ,  スパム ,  受信者 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自然言語処理 ,  機械学習 ,  メール ,  分類