如何使用libsvm进行文本分类？

我想用 SVM 编写一个垃圾邮件过滤器程序，我选择 libsvm 作为工具。
我收到了 1000 封好指甲和 1000 封垃圾邮件，然后我将它们分类为：
700 封 good_train 邮件 700 封 spam_train 邮件
300 封 good_test 邮件 300 封 spam_test 邮件
然后我编写了一个程序来计算每个文件中每个单词出现的时间，得到的结果如下：

good_train_1.txt:  
today 3  
hello 7  
help 5  
...    

我了解到 libsvm 需要如下格式：

1 1:3 2:1 3:0
2 1:3 2:3 3:1
1 1:7 3:9

作为其输入。我知道 1, 2, 1 是标签，但是 1:3 是什么意思？
我怎样才能将我所拥有的内容转换为这种格式？

格式很可能是

classLabel attribute1:count1 ... attributeN:countN

N 是文本语料库中不同单词的总数。您必须检查您正在使用的工具（或其来源）的文档，看看是否可以通过不包含计数为 0 的属性来使用稀疏格式。