原始文本 -> 分词  ->  清洗（去除无用标签，去除听用词，大小写转换等）  -> 标准化  ->  特征提取(tf-idf , word2vec) -> 建模（相似度算法，分类算法等AI算法）

语言模型：

LM

p(是|今天)=0.01

p(今天)=0.002

p(周日|是）=0.001

p（周日|今天）=0.0001

p（周日）=0.02

p（是|周日）=0.0002

比较： 今天是周日   vs   今天周日是

P(今天是周日）=p(今天）*p(是|今天）*p（周日|是）= 0.002 * 0.01*0.001

p（今天周日是）=p(今天）*p(周日|今天）*p（是|周日）

P(今天是周日） > p（今天周日是）

朴素贝叶斯算法：

垃圾邮件（3封）

点击 获取 更多 信息

购买 最新 产品 优惠

优惠 信息 点击 链接

正常邮件(3封）

明天  一起 开会

开会 信息 详见 邮件

最新 竞品 信息

新邮件：

最新 产品 实惠 点击 链接

是属于正常邮件还是垃圾邮件？ 

解决思路如下：

训练模型：

v（词库）={点击 获取 更多 信息 购买 最新 产品 优惠 链接 明天  一起 开会 详见 邮件 竞品}   L(v)=15

p(垃圾)=3/6=1/2  p(正常)=1/2

p(点击|垃圾）=(2+1)/(13+15)=3/28     p(点击|正常)=(0+1)/(10+15)=1/25

p(获得|垃圾）=（2+1）/28=3/28        p(获得|正常）=1/25

p(最新|垃圾）=2/28=1/14                 p(最新|正常）=2/25

p(产品|垃圾）=1/14                           p(产品|正常）=1/25

p(实惠|垃圾）=3/28                           p(实惠|正常）=1/25        

p（链接|垃圾）=1/14                        p(链接|正常) = 1/25

预测

最新 产品 实惠 点击 链接

p（垃圾|邮件) = p(邮件|垃圾) p(垃圾)=1/14*1/14*3/28*3/28*1/14 *1/2

p(正常|邮件）=p(邮件|正常）p（正常）=2/25*1/25*1/25*1/25*1/25*1/2

p（垃圾|邮件) > p(正常|邮件）

所以预判为垃圾邮件