マルコフ連鎖モデルは意味不明な検索クエリを識別するのにどのように役立ちますか?

検索クエリ内の意味不明な文字列の検出

多くの Web サイトでは、ユーザーが「tapoktrpasawe」や「qwe qwe qwe a」などの文字列を入力する意味不明の検索に遭遇します。 」これらの検索を特定するのは難しい場合がありますが、適切なアプローチをとれば可能です。

マルコフ連鎖モデル

応答者によって提案されたように、マルコフ連鎖モデルを構築する英語における文字から文字への遷移は、意味不明な部分を検出するための基礎となります。このモデルは、英語テキスト内の文字列の頻度に基づいて文字列に確率を割り当てます。クエリにありそうもない文字の組み合わせが含まれている場合、マルコフ連鎖モデルは低い確率スコアを生成します。

実装とテスト

このアプローチの 1 つの実装は https: //github.com/rrenaud/Gibberish-Detector。この Python スクリプトは、英語のテキストからマルコフ連鎖モデルを作成し、それを使用してクエリ文字列を評価します。結果は True (意味不明) または False (意味不明) に分類されます。

たとえば、「私の名前はロブで、ハッキングが好きです」は確率スコアが高く、True (意味不明ではない) としてマークされます。 ）。逆に、「t2 chhsdfitoixcv」は確率スコアが低く、False (意味不明) として分類されます。

モデルのカスタマイズ

検出精度を向上させるには、マルコフ関数のトレーニングを検討してください。一般的な英語テキストと独自の Web サイトの検索クエリの両方に対するチェーン モデル。これにより、Web サイトのコンテンツに特有の意味不明な検索を識別するモデルの能力が強化されます。

結論

マルコフ連鎖モデルは、検索クエリ内の意味不明な文字列を検出するための統計的アプローチを提供します。 。 100% の精度は保証されませんが、問題のある検索にフラグを立て、無関係な検索結果を防ぐための堅牢でカスタマイズ可能なソリューションを提供します。

以上がマルコフ連鎖モデルは意味不明な検索クエリを識別するのにどのように役立ちますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。