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本論文探討利用自然語言處理技術對於中英文垃圾郵件過濾的效果，我們利用程式技術收集了英文、中文繁體、中文簡體垃圾郵件及正常郵件樣本，經過轉碼處理、詞彙處理、忽略詞處理後，利用詞頻的計算，找出垃圾郵件中共通性高的詞彙，最後再利用決策樹，找出垃圾郵件與正常郵件中的隱藏關係，並用不同語系的郵件，不同的郵件數量及不同的屬性，交叉實驗找出過濾效果最佳的組合，並建立一個分類模型，以此模型的測試結果來評估效果。