طوّرت مشروعًا لتصنيف الرسائل النصية إلى رسائل عادية وأخرى مزعجة باستخدام لغة بايثون وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية. اعتمد المشروع على ٥٬٥٧٢ رسالة باللغة الإنجليزية، وأصبحت البيانات تضم ٥٬١٥٦ رسالة بعد التنظيف وإزالة التكرارات.

شمل العمل تحليل البيانات وتجهيز النصوص وتحويلها إلى خصائص رقمية بناءً على أهمية الكلمات، ثم مقارنة عدة نماذج باستخدام التحقق المتقاطع بخمسة أقسام. اختير نموذج آلة المتجهات الداعمة الخطية، وضُبطت إعداداته من خلال تجربة ٤٨ مجموعة من الإعدادات.

حقق النموذج دقة تصنيف ٩٧٫٧٧٪ على مجموعة الاختبار المستخدمة، مع اكتشاف ٨٦٫٧٢٪ من الرسائل المزعجة. تضمّن المشروع تحليل أخطاء التصنيف وعرض مصفوفة الالتباس، وتجربة رسائل جديدة، وحفظ النموذج مع خطوات معالجة النصوص لإعادة استخدامه.