Gabrielaz/spamspa

Dataset Card for Spam Detection

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.

Dataset Details

Dataset Description

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.

• Curated by: Gabriela Zuñiga Rojas []
• License: [Apache 2.0]

Dataset Sources [optional]

• Repository: SMS Spam Collection Dataset [https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset]
• Repository: SMS Validation Dataset []

Uses

Direct Use

Este dataset es ideal para:

-Entrenar modelos de clasificación binaria.
-Evaluar la efectividad de algoritmos de filtrado de spam.
-Desarrollar sistemas de detección de spam para correos electrónicos, mensajes SMS, o aplicaciones de mensajería.
-Realizar análisis de texto en términos de características comunes en mensajes spam frente a mensajes legítimos.

Dataset Structure

El dataset está compuesto por dos columnas principales:

-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.

• label: Contiene la etiqueta asociada al mensaje. Es de tipo entero (int) y tiene dos posibles valores: 1: Indica que el mensaje es spam. 0: Indica que el mensaje no es spam.

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.

Data Fields

• text: (string) El contenido del mensaje.
• label: (int) La etiqueta binaria que indica si el mensaje es spam (1) o no (0).

Data Splits

El dataset está dividido en los siguientes conjuntos:

• Entrenamiento: 80% de los datos.
• Prueba: 20% de los datos.

Recommendations

Es importante tener en cuenta la sensibilidad al usar datos etiquetados como spam, ya que los mensajes pueden contener información personal. 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.

Dataset Card Contact

[[email protected]]

Citation [optional]

BibTeX:

Si utiliza este dataset en su investigación o proyecto, por favor cite de la siguiente manera:

@dataset{gabrielaz2024,
  title={Spam Detection Messages Dataset},
  author={Gabriela Zuñiga},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/datasets/Gabrielaz/spamspa}
}