【摘 要】
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电子邮件广泛应用于人们的工作生活中。然而,充斥着虚假信息、恶意软件和营销广告等内容的垃圾邮件也以电子邮件为载体进行传播。这不仅给人们带来不便,而且也占用和耗费大量
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303108),江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA520004)
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电子邮件广泛应用于人们的工作生活中。然而,充斥着虚假信息、恶意软件和营销广告等内容的垃圾邮件也以电子邮件为载体进行传播。这不仅给人们带来不便,而且也占用和耗费大量的网络资源,甚至严重地威胁信息安全。因此,有效地识别、过滤垃圾邮件是一项重要的工作。目前,垃圾邮件过滤方法主要包括基于邮件来源的识别和基于内容的识别,但大部分方法效果不佳且效率不高,并且需要耗费大量的人力标注特征,也跟不上垃圾邮件内容和形式等的改变。近年来,有研究人员将深度强化学习用在自然语言处理上并取得了重大的成果,鉴于此,本文提出基于深度Q网
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