Emailcleaner：メール分類とクリーニングのための機械学習ツール

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Emailcleaner：メール分類とクリーニングのための機械学習ツール

Emailcleaner：メール分類とクリーニングのための機械学習ツール

Emailcleanerは、Pythonのscikit-learnを用いてメールをスパム、プロモーション、重要メールに分類し、整理を支援するシンプルな機械学習プロジェクトです。Streamlitによるインタラクティブなウェブアプリも提供し、ユーザーはメールの保持・削除の判断を容易に行えます。メールデータの前処理からモデル学習まで一連の流れを備え、実用的なメール管理ソリューションを目指しています。

https://github.com/PrashunKafle/Emailcleaner

概要

Emailcleanerは、Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを利用してメールのテキストデータを分類するプロジェクトです。メールを「スパム」「プロモーション」「重要メール」の3カテゴリに分けることで、ユーザーが効率よくメールの整理をできるよう支援します。データセットの読み込みと前処理からモデルの学習、評価、さらにStreamlitを用いたウェブアプリの構築まで一貫した機能を持ち、初心者にも扱いやすい設計です。実際のメールCSVファイルを活用し、ロジスティック回帰やナイーブベイズといった代表的な分類アルゴリズムを適用。ユーザーはWebインターフェース上でメールの内容を入力し、分類結果に基づいて削除や保持の判断が可能となります。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 6
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • メールデータの前処理と学習用データセットの管理が可能
  • ロジスティック回帰およびナイーブベイズによるテキスト分類モデルを実装
  • Streamlitを活用した直感的なインタラクティブWebアプリを提供
  • 分類結果に基づきメールの削除・保持の推奨を行う機能

技術的なポイント

Emailcleanerの最大の特徴は、scikit-learnを用いたテキスト分類モデルの構築と、Streamlitによるユーザーインターフェースの融合にあります。まず、メールのテキストデータを読み込み、不要な文字列の除去や正規化といった前処理を行い、機械学習に適した形式へ変換します。具体的には、メール本文から特徴量抽出を行う際にTF-IDFベクトライザなどを用いることで、単語の重要度を数値化し、モデルの入力として利用可能にしています。

モデル学習では、ロジスティック回帰とナイーブベイズの2種類のアルゴリズムを実装。これらはテキスト分類において高い性能と計算効率を持つため、メールのカテゴリ分けに適しています。学習後のモデルは、テストデータに対する精度評価も実施し、現実的な分類性能を担保しています。

さらに、Streamlitを利用することで、専門的な知識がなくともブラウザ上で簡単にメールの分類を試せる環境を提供。ユーザーはメールの本文を入力するだけで、即座にスパム、プロモーション、重要のいずれかに分類され、削除してよいかどうかの判断材料を得られます。このインタラクティブな仕組みは、機械学習モデルの結果を実務に活かす上で非常に有用です。

また、データセットとしてemails.csvやlarge_emails_dataset.csvを用意し、実際のメールデータに近い環境で動作検証可能。これにより、研究や実用アプリケーションの基盤としても活用できます。コードはPythonで書かれており、scikit-learnやpandas、Streamlitといった主要ライブラリの使い方も参考になるため、機械学習入門者にも適しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理除外設定ファイル
  • Email_cleaner.py: メールの前処理とモデル学習・評価を行うメインスクリプト
  • README.md: プロジェクトの説明とセットアップ手順
  • app.py: Streamlitを使ったWebアプリケーションの実装
  • emails.csv: サンプルメールデータセット（小規模）
  • large_emails_dataset.csv: 大規模なメールデータセット（追加提供）
  • その他Pythonスクリプトや設定ファイル

まとめ

機械学習を用いた実用的なメール分類ツールの入門に最適。

リポジトリ情報：