Wie kann ein Markov-Kettenmodell dabei helfen, unverständliche Suchanfragen zu identifizieren?

Erkennung von Kauderwelsch-Zeichenfolgen in Suchanfragen

Viele Websites stoßen auf Kauderwelsch-Suchen, bei denen Benutzer Zeichenfolgen wie „tapoktrpasawe“ oder „qwe qwe qwe a“ eingeben. " Die Identifizierung dieser Suchanfragen kann eine Herausforderung sein, aber mit dem richtigen Ansatz ist es möglich.

Das Markov-Kettenmodell

Wie von einem Befragten vorgeschlagen, die Erstellung eines Markov-Kettenmodells von Zeichen-zu-Zeichen-Übergängen in der englischen Sprache kann eine Grundlage für die Erkennung von Kauderwelsch bilden. Dieses Modell weist Buchstabenfolgen basierend auf ihrer Häufigkeit im englischen Text Wahrscheinlichkeiten zu. Wenn eine Abfrage unwahrscheinliche Buchstabenkombinationen enthält, generiert das Markov-Kettenmodell einen niedrigen Wahrscheinlichkeitswert.

Implementierung und Tests

Eine Implementierung dieses Ansatzes ist unter https verfügbar: //github.com/rrenaud/Gibberish-Detector. Dieses Python-Skript erstellt aus englischem Text ein Markov-Kettenmodell und verwendet es zur Auswertung von Abfragezeichenfolgen. Die Ergebnisse werden als „Wahr“ (Kauderwelsch) oder „Falsch“ (kein Kauderwelsch) klassifiziert.

Zum Beispiel hat „Mein Name ist Rob und ich hacke gern“ eine hohe Wahrscheinlichkeitsbewertung und wird als „Wahr“ (kein Kauderwelsch) markiert ). Umgekehrt hat „t2 chhsdfitoixcv“ eine niedrige Wahrscheinlichkeitsbewertung und wird als Falsch (Kauderwelsch) klassifiziert.

Anpassen des Modells

Um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, sollten Sie das Markov-Training in Betracht ziehen Kettenmodell sowohl für allgemeinen englischen Text als auch für die Suchanfragen Ihrer eigenen Website. Dies verbessert die Fähigkeit des Modells, Kauderwelsch-Suchen zu erkennen, die sich speziell auf den Inhalt Ihrer Website beziehen.

Fazit

Das Markov-Kettenmodell bietet einen statistischen Ansatz zur Erkennung von Kauderwelsch-Strings in Suchanfragen . Obwohl es möglicherweise keine 100-prozentige Genauigkeit garantiert, bietet es eine robuste und anpassbare Lösung, um problematische Suchvorgänge zu kennzeichnen und irrelevante Suchergebnisse zu verhindern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ein Markov-Kettenmodell dabei helfen, unverständliche Suchanfragen zu identifizieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!