基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类软件，在不与其他算法相比较的情况下，就自身问题而言，它大约会有什么不足之处，请列举出来

基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类软件，就自身问题而言，可能存在以下不足之处：

1. 对于垃圾邮件的变化，分类器需要不断地进行更新。因为垃圾邮件的形式和内容随时在变化，分类器需要不断地学习新的垃圾邮件特征，以保证分类的准确性。

2. 对于大规模的邮件数据，分类器需要大量的计算资源。因为贝叶斯分类需要计算每个单词在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现概率，对于大规模的邮件数据，分类器需要大量的计算资源，导致分类速度变慢。

3. 对于多语言的邮件，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，对于多语言的邮件，分类准确率可能会降低。

4. 对于邮件中存在的特殊字符和图片，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，对于邮件中存在的特殊字符和图片，分类器可能无法进行准确判断，导致分类准确率降低。