Due to increase in use of Short Mes

Due to increase in use of Short Message Service (SMS) over mobile
phones in developing countries, there has been a burst of spam
SMSes. Content-based machine learning approaches were effective
in filtering email spams. Researchers have used topical and stylistic
features of the SMS to classify spam and ham

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากการเพิ่มการใช้ของสั้นข้อความบริการ (SMS) ผ่านมือถือโทรศัพท์มือถือในประเทศกำลังพัฒนา มีการระเบิดของสแปมSMSes วิธีการเรียนรู้เนื้อหาโดยใช้เครื่องมีประสิทธิภาพในการกรองอีเมล์ spams นักวิจัยได้ใช้เฉพาะ และเป็นสำนวนคุณลักษณะของ SMS ในการแบ่งประเภทขยะและแฮม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากการเพิ่มขึ้นในการใช้บริการข้อความสั้น (SMS) มากกว่ามือถือ
โทรศัพท์ในประเทศกำลังพัฒนาได้มีการระเบิดของสแปม
SMSes เครื่องเนื้อหาที่ใช้วิธีการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ
ในการกรองอีเมล spams นักวิจัยได้ใช้เฉพาะและโวหาร
คุณสมบัติของ SMS ในการจำแนกสแปมและแฮม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากการเพิ่มขึ้นของการใช้บริการส่งข้อความสั้น ( SMS ) ผ่านโทรศัพท์มือถือ
โทรศัพท์มือถือในประเทศกำลังพัฒนา มีการแตกของ smses สแปม

ตามเนื้อหาการเรียนรู้เครื่องวิธีมีประสิทธิภาพในการกรองอีเมล์ spams
. นักวิจัยได้ใช้ topical และโวหาร
คุณสมบัติของ SMS เพื่อจำแนกสแปมและแฮม