自然语言处理 (NLP) 通过分析文本内容来识别典型的不需要的消息中的模式和特征，从而帮助检测垃圾邮件。其核心在于，NLP 将非结构化文本转换为机器学习模型可以处理的结构化数据。例如，垃圾邮件检测系统通常从文本预处理开始——去除标点符号、将单词转换为小写以及对句子进行分词——以标准化输入。然后，像 TF-IDF（词频-逆文档频率）或词嵌入这样的技术将单词转换为数值向量，捕获其重要性或语义意义。朴素贝叶斯、逻辑回归或决策树等模型使用这些特征将电子邮件、消息或评论分类为垃圾邮件或合法邮件。例如，模型可能会学习到，当与可疑链接或发件人元数据结合使用时，“赢取免费奖品”或“点击这里”等短语是垃圾邮件的强烈指示。
除了基本的关键词匹配之外，NLP 通过理解上下文和意图来改进垃圾邮件检测。循环神经网络 (RNN) 或基于 Transformer 的模型（例如 BERT）等高级方法分析词序列，以检测微妙的线索，例如紧急性或欺骗性语言。例如，垃圾邮件可能避免明显的触发词，但仍会表现出语法错误、异常格式或请求个人信息。NLP 模型还可以通过检查显示文本和隐藏 URL 之间的不匹配来识别网络钓鱼尝试。此外，命名实体识别 (NER) 等技术会标记包含过多金融术语或主动提供的消息。这些方法通过将文本分析与光学字符识别 (OCR) 相结合，适应不断变化的垃圾邮件策略，例如混淆文本（例如，“Fr3e M0ney”）或基于图像的垃圾邮件。
为垃圾邮件检测实施 NLP 需要平衡准确性和效率。开发人员通常使用 scikit-learn 等库进行传统模型开发，或使用 TensorFlow/PyTorch 进行深度学习，同时使用 spaCy 或 NLTK 等 NLP 工具进行预处理。一个常见的挑战是处理不平衡数据集，其中垃圾邮件示例相对于合法邮件来说很少见。过采样、欠采样或使用 F1 分数优化等技术有助于解决这个问题。实际系统还包含用户反馈循环——例如，允许用户举报垃圾邮件——以重新训练模型并跟上新趋势。例如，Gmail 的垃圾邮件过滤器会根据全球用户报告持续更新其模型。然而，误报仍然是一个问题，因此系统通常会为边缘情况设置置信度阈值或人工审查。通过将 NLP 与基于规则的检查（例如，黑名单域名）相结合，开发人员创建了稳健的多层垃圾邮件检测系统。