国内外关于垃圾短信识别的研究现状

现在关于垃圾短信识别的研究已经非常成熟，包括国内外都有很多研究机构和企业在进行相关研究。

国内方面，目前主要有两种方法：基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法是在设计规则的基础上对短信进行分类，主要是通过正则表达式等方式提取关键词来辅助分类。基于机器学习的方法则是使用机器学习算法对短信进行分类，主要是通过构建分类模型来实现的。目前常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。

国外方面，垃圾短信识别的研究也非常活跃。相比国内，国外的研究更加注重技术创新和算法优化，同时也更加注重用户隐私保护。目前，主要的研究方向包括基于深度学习的方法、基于自然语言处理的方法等。此外，还有一些研究将多种方法结合起来，形成了一种多模态的垃圾短信识别系统。

总的来说，垃圾短信识别的研究已经非常成熟，无论是国内还是国外，都有很多优秀的研究成果。但是，由于垃圾短信的不断变化和更新，识别系统也需要不断地更新和改进，才能更好地适应现实环境。