垃圾邮件检测：LSTM与Transformer模型在SpamAssassin数据集上的应用_lstm垃圾邮件分类

垃圾邮件是我们在日常生活中经常遇到的一个问题。为了解决这个问题，研究人员一直在努力开发新的技术和模型来检测和过滤垃圾邮件。在本篇文章中，我们将探讨两种常见的神经网络模型——LSTM（长短期记忆网络）和Transformer（转换器）在SpamAssassin数据集上的应用。

SpamAssassin是一个广泛使用的公开垃圾邮件过滤器。它包含了大量已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件样本，非常适合用于训练和评估垃圾邮件检测模型。

首先，我们将介绍LSTM模型在垃圾邮件检测中的应用。LSTM是一种递归神经网络，能够很好地处理序列数据，具有记忆单元和门控机制，能够捕捉文本中的长期依赖关系。对于垃圾邮件检测任务，我们可以将邮件文本视为一个序列，将每个单词或字符作为输入，并使用LSTM模型进行分类。

下面是一个使用Python和Keras库实现的简单LSTM垃圾邮件检测模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

# 构建LSTM模型
model
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