垃圾邮件是指那些你并不希望收到，并且你也没有订阅过，但却被人利用电子邮件的特点强行塞入你的邮箱的商业广告，产品介绍，反动迷信等内容的电子邮件。它不仅占用网络带宽而且带来严重的社会问题，所以越来越多的研究怎样制止垃圾邮件。 Bayesian过滤是一种智能反垃圾邮件技术，它通过学习大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，收集邮件中的特征词生成垃圾词库和非垃圾词库，然后根据这些词库的统计频数计算邮件属于垃圾邮件的概率，以此判定邮件是否为垃圾邮件。 Chi-square过滤是一种很新的反垃圾邮件技术，它检验两个样本集-垃圾邮件和非垃圾邮件集，检验n-度单元的显著性，提取出差别显著的关键单元，然后根据这些关键单元判定邮件是否属于垃圾邮件。 利用OBrien定义的拒绝率、精确度和失误率处理实验结果数据，比较和分析两种方法的效率。结果表明，当采用不确定的分词作为token时，Bayesian过滤的性能降低，而且中文的分词精确性又很差，所以更造成实验结果数据不佳。然而,Chi-square检验过滤相对结果成绩要好点，但当样本更大时，将会更容易拒绝零假设而得到更多无用关键单元，也大大减慢了判定运算。不过,Kilgarriff建议，改良x2检验法—X/d.f.方法将会获得理想的结果，以后我们将作更进一步的研究。