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二维垃圾邮件过滤模型研究的任务书
任务名称：二维垃圾邮件过滤模型研究
任务说明：垃圾邮件的数量和种类不断增加，给用户带来了不便和危险。传统的垃圾邮件过滤模型基于文本内容和特征工程，已经发展到一定程度，但在实际应用上仍然存在误判和漏判的问题。本任务旨在研究一种二维垃圾邮件过滤模型，结合文本和图片两个维度，提高垃圾邮件过滤的准确率和效率。
任务目标：
1.深入研究目前常用的垃圾邮件过滤模型，分析其优缺点和应用场景。
2.提出一种基于文本和图片的垃圾邮件过滤模型，并实现其原型。
3.收集垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集，进行数据预处理和特征提取。
4.运用机器学习和深度学习的方法，训练和优化模型，评估其在数据集上的性能。
5.对模型的可扩展性和实时性进行分析，设计相应的部署方案，并实现模型的部署和运行。
任务分工：
1.文献调研与理论分析：负责对当前常用的垃圾邮件过滤模型进行调研和分析，提出新的二维模型设计方案。时间：2周。
2.数据集收集和处理：负责收集和处理垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集，并进行数据预处理和特征提取。时间：2周。
3.模型设计与实现：基于二维垃圾邮件模型设计方案，完成模型的代码实现和训练优化。时间：4周。
4.模型测试与评估：负责进行模型的测试和评估，包括模型的准确率、召回率、F1-score等指标，并针对评估结果进行优化。时间：2周。
5.部署与运行：负责设计模型的部署方案并进行实现，保证模型能够在实际应用中运行，并对模型性能进行监控和优化。时间：2周。
任务周期：12周。