Данная работа посвящена анализу текстовых сообщений, являющихся спамом, с помощью методов машинного обучения, а также классификации сообщений на спам и не спам. Целью данной работы является применение методов машинного обучения для фильтрации нежелательных сообщений. Задачи, которые решались в ходе исследования:1. Изучение особенности обработки естественного языка с практической реализацией на языке Phyton.2. Классификация текстовых сообщения по определенным признакам.3. Провести анализ спам-сообщений.4. Рассмотрение методов борьбы со спамом.

This work is devoted to the analysis of text messages that are spam using machine learning methods and the classification of messages into spam and non-spam. The purpose of this work is to use machine learning methods to filter unwanted messages. Tasks that were solved during the study:1. Studying the features of natural language processing with practical implementation in Python.2. Classification of text messages according to certain characteristics.3. Analyze spam messages.4. Consideration of anti-spam methods.