Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/1860
Назив: | Convolutional Neural Network Based SMS Spam Detection | Аутори: | Popovac M. Karanović, Mirjana Sladojević, Srđan Arsenović, Marko Anderla, Andraš |
Датум издавања: | 1-јан-2018 | Часопис: | 2018 26th Telecommunications Forum, TELFOR 2018 - Proceedings | Сажетак: | © 2018 IEEE. SMS spam refers to undesired text message. Machine Learning methods for anti-spam filters have been noticeably effective in categorizing spam messages. Dataset used in this research is known as Tiago's dataset. Crucial step in the experiment was data preprocessing, which involved reducing text to lower case, tokenization, removing stopwords. Convolutional Neural Network was the proposed method for classification. Overall model's accuracy was 98.4%. Obtained model can be used as a tool in many applications. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/1860 | ISBN: | 9781538671702 | DOI: | 10.1109/TELFOR.2018.8611916 |
Налази се у колекцијама: | FTN Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
SCOPUSTM
Навођења
22
проверено 20.11.2023.
Преглед/и станица
56
Протекла недеља
19
19
Протекли месец
4
4
проверено 10.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Алт метрика
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.