{"text": "### Human: Buat pengelompokkan untuk menentukan apakah email tertentu adalah spam atau tidak spam.. ### Assistant: Tentu saja, untuk menyelesaikan tugas ini, kita harus terlebih dahulu mengumpulkan dan memproses dataset email yang diberi label, di mana setiap email ditandai sebagai 'spam' atau 'bukan spam'. Langkah selanjutnya adalah mengekstrak fitur yang relevan dari email ini dan menggunakannya sebagai input untuk klasifikasi teks kami. Berikut adalah garis besar langkah-langkah umum yang akan kita ambil untuk membuat pengelompokkan email spam: ### Pengumpulan Data dan Pemrosesan Pra-Proses Pertama, kita perlu dataset email yang diberi label untuk melatih pengelompokkan email kita. Kita dapat menggunakan dataset yang sudah ada seperti corpus spam atau dataset Enron-Assaling. Setelah kita mengumpulkan data, kita perlu memprosesnya. Di sini langkah-langkah pendukung yang termasuk pengelompokkan email: - Membersihkan data yang relevan: Menghapus semua karakter yang tidak relevan, memisahkan informasi teks secara teratur. - Menurunkan kata-kata yang tidak relevan - Mengurangi keterlibatan kata-kata yang tidak relevan - Menghentikan pemrosesan data. - Setelah memilih model email kami, kita perlu menggunakan metode khusus untuk mengevaluasi dan mengevaluasi fitur-fitur yang relevan seperti: #####################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################################"}