基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类软件设计它最后会有什么不足之处，请列举出来

基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类软件虽然在实际应用中效果不错，但也存在以下不足之处：

1. 对于新出现的垃圾邮件，分类准确率较低。因为贝叶斯分类是基于历史数据进行分类，对于没有出现过的垃圾邮件，无法进行准确分类。

2. 对于文本内容较少的邮件，分类准确率较低。因为贝叶斯分类是基于文本内容进行分类，当邮件内容较少时，分类器难以准确判断。

3. 对于同一类别中的不同主题的邮件，分类准确率较低。因为贝叶斯分类是基于单词出现的概率进行分类，同一类别中的不同主题的邮件可能会共用相同的单词，导致分类准确率降低。

4. 对于邮件中存在的歧义性词语，分类准确率较低。因为贝叶斯分类是基于单词出现的概率进行分类，某些词语的意义可能存在歧义，导致分类准确率降低。