Comment les modèles de transition de caractères peuvent-ils être utilisés pour détecter les requêtes de recherche absurdes ?

Détection des requêtes de recherche absurdes avec des modèles de transition de caractères

Identifier les requêtes qui ressemblent à des séquences de caractères aléatoires, comme « putjbtghguhjjjanika », pose un défi dans recherche en ligne. Même s'il peut sembler intimidant de détecter toutes les variations possibles, il existe des approches qui peuvent fournir des résultats prometteurs.

Une approche consiste à créer un modèle de transition de caractères basé sur un vaste corpus de texte anglais. Le modèle capture la probabilité de transitions entre chaque caractère d'une séquence, telle que la probabilité que « h » suive « t » ou « u » suive « q ». Par exemple, une combinaison de caractères comme « qw » a une probabilité élevée en anglais, tandis que « qwj » a une probabilité beaucoup plus faible.

Lorsqu'une requête est reçue, le modèle calcule la probabilité des transitions de caractères dans le requête. Il parcourt la matrice de transition et multiplie les probabilités le long du chemin. La valeur résultante est normalisée par la longueur de la requête. Une faible probabilité indique une forte probabilité de charabia, tandis qu'une forte probabilité suggère une requête plus conventionnelle.

Pour améliorer la précision du modèle, il est utile d'incorporer des données spécifiques au public cible. Si le moteur de recherche reçoit un grand nombre de requêtes liées à une niche ou à un secteur particulier, le modèle peut être formé sur un corpus comprenant du texte associé. Cette hiérarchisation des données pertinentes améliore la capacité du modèle à faire la distinction entre les requêtes légitimes et les requêtes absurdes.

En utilisant des modèles de transition de caractères, les propriétaires de sites Web peuvent développer des systèmes qui détectent efficacement les recherches charabia. Cette fonctionnalité leur permet d'affiner les résultats de recherche en excluant les requêtes non pertinentes et en présentant des résultats plus pertinents aux utilisateurs. De plus, l'utilisation de données de formation personnalisées garantit que les marques ou produits émergents ne sont pas négligés comme du charabia en raison de leurs combinaisons de caractères uniques.

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