基于循环神经网络的垃圾邮件识别

垃圾邮件是指那些没有被用户请求或者意愿订阅的电子邮件，通常包含广告、欺诈信息、诈骗等内容。随着互联网的普及，垃圾邮件成为用户日常电子邮箱使用中的主要问题之一。本文将介绍如何使用循环神经网络（RNN）来实现垃圾邮件的辨别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个垃圾邮件数据集，该数据集包含了已标注为垃圾或非垃圾邮件的样本。可以使用公开的数据集，如SpamAssassin或Enron-Spam等，也可以自己收集和标注数据。接下来，我们使用Python编写代码来加载和预处理数据集。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 加载数据集