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size_categories: |
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- 1K<n<10K |
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task_categories: |
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- text-classification |
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tags: |
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- spanish |
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license: apache-2.0 |
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language: |
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- es |
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# Dataset Card for Spam Detection |
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Este dataset contiene mensajes etiquetados como `spam` y `no spam`. Es útil para entrenar modelos de clasificación de texto que pueden diferenciar entre correos electrónicos o mensajes legítimos y aquellos que son spam. El dataset incluye textos de mensajes y la correspondiente etiqueta binaria. |
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## Dataset Details |
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### Dataset Description |
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<!-- Provide a longer summary of what this dataset is. --> |
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Este dataset contiene una colección de mensajes de texto que han sido etiquetados como spam o no spam. El propósito del dataset es proporcionar un recurso para entrenar, evaluar y comparar modelos de clasificación de texto que puedan diferenciar entre mensajes legítimos y aquellos que son considerados como spam. Este tipo de tarea es comúnmente utilizada en sistemas de filtrado de correos electrónicos, detección de mensajes no deseados en redes sociales, y otras aplicaciones de seguridad cibernética. |
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- **Curated by:** Gabriela Zuñiga Rojas [] |
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- **License:** [Apache 2.0] |
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### Dataset Sources [optional] |
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<!-- Provide the basic links for the dataset. --> |
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- **Repository:** SMS Spam Collection Dataset [https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset] |
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- **Repository:** SMS Validation Dataset [] |
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## Uses |
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### Direct Use |
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Este dataset es ideal para: |
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-Entrenar modelos de clasificación binaria. |
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-Evaluar la efectividad de algoritmos de filtrado de spam. |
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-Desarrollar sistemas de detección de spam para correos electrónicos, mensajes SMS, o aplicaciones de mensajería. |
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-Realizar análisis de texto en términos de características comunes en mensajes spam frente a mensajes legítimos. |
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## Dataset Structure |
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El dataset está compuesto por dos columnas principales: |
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-text: Contiene el contenido del mensaje de texto. Esta columna es de tipo string y puede incluir desde unas pocas palabras hasta mensajes más extensos. |
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- label: Contiene la etiqueta asociada al mensaje. Es de tipo entero (int) y tiene dos posibles valores: |
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1: Indica que el mensaje es spam. |
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0: Indica que el mensaje no es spam. |
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El dataset está estructurado de manera que es fácil de utilizar en tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML). Los datos se presentan en formato tabular, lo que facilita su manipulación y análisis. |
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## Data Fields |
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- `text`: (string) El contenido del mensaje. |
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- `label`: (int) La etiqueta binaria que indica si el mensaje es spam (`1`) o no (`0`). |
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## Data Splits |
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El dataset está dividido en los siguientes conjuntos: |
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- **Entrenamiento:** 80% de los datos. |
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- **Prueba:** 20% de los datos. |
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### Recommendations |
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<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. --> |
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Es importante tener en cuenta la sensibilidad al usar datos etiquetados como spam, ya que los mensajes pueden contener información personal. |
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Además, al implementar modelos que utilicen este dataset, es crucial asegurarse de que no se etiqueten incorrectamente mensajes legítimos como spam, lo que podría tener consecuencias negativas. |
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## Dataset Card Contact |
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[[email protected]] |
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## Citation [optional] |
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<!-- If there is a paper or blog post introducing the dataset, the APA and Bibtex information for that should go in this section. --> |
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**BibTeX:** |
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Si utiliza este dataset en su investigación o proyecto, por favor cite de la siguiente manera: |
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```plaintext |
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@dataset{gabrielaz2024, |
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title={Spam Detection Messages Dataset}, |
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author={Gabriela Zuñiga}, |
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year={2024}, |
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url={https://huggingface.co/datasets/Gabrielaz/spamspa} |
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} |
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