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主要内容及技术要求：
主要研究内容
数据集构建与处理：
收集包括垃圾邮件和正常邮件的邮件文本数据。
对数据集进行预处理，包括文本清洗（如去除停用词、标点符号等）、分词、特征编码等操作，以提高模型的泛化能力。
对数据集进行划分，分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。
模型设计与训练：
设计基于深度学习的电子邮件分类模型，如CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）结合Attention（注意力机制）的模型。
利用预处理后的数据集对模型进行训练，通过调整模型参数、优化器、损失函数等，提高模型的分类准确率。
系统实现与测试：
基于Python编程语言和相关库（如TensorFlow、PyTorch等），实现邮件分类系统的前后台功能。
对系统进行功能测试、性能测试等，确保系统的稳定性和可用性。
实验结果与分析：
展示实验结果的详细信息，包括准确率、召回率、F1值等指标。
对实验结果进行深入的分析和讨论，探讨模型性能的影响因素以及可能的改进方向。
系统优化与改进：
根据测试结果和用户反馈，对系统进行优化和改进，包括算法优化、界面优化等。
探索数据增强技术、对抗学习等方法，进一步提高模型的泛化能力和鲁棒性。
所用技术
Python编程语言：
用于系统的开发、数据处理、模型训练和测试等。
深度学习框架：
TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，用于构建和训练深度学习模型。
自然语言处理技术：
文本清洗、分词、特征提取等自然语言处理技术，用于处理邮件文本数据。
数据预处理技术：
数据标准化、归一化、划分训练集和测试集等数据预处理技术，用于提高模型的训练效果和泛化能力。
机器学习算法：
除了深度学习算法外，还可以对比使用朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等传统机器学习算法进行邮件分类，以评估深度学习模型的优势。
数据可视化工具：
用于展示模型的训练过程、分类结果等，帮助理解和优化模型。
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