Wie können Zeichenübergangsmodelle verwendet werden, um unsinnige Suchanfragen zu erkennen?

Erkennen unsinniger Suchanfragen mit Zeichenübergangsmodellen

Das Identifizieren von Abfragen, die Folgen zufälliger Zeichen ähneln, wie „putjbtghguhjjjanika“, stellt eine Herausforderung dar Online-Suche. Obwohl es entmutigend erscheinen mag, alle möglichen Variationen zu erkennen, gibt es Ansätze, die vielversprechende Ergebnisse liefern können.

Ein Ansatz besteht darin, ein Zeichenübergangsmodell auf der Grundlage eines großen Korpus englischen Textes zu erstellen. Das Modell erfasst die Wahrscheinlichkeit von Übergängen zwischen den einzelnen Zeichen in einer Sequenz, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass „h“ auf „t“ oder „u“ auf „q“ folgt. Beispielsweise hat eine Zeichenkombination wie „qw“ im Englischen eine hohe Wahrscheinlichkeit, während „qwj“ eine viel geringere Wahrscheinlichkeit hat.

Wenn eine Anfrage eingeht, berechnet das Modell die Wahrscheinlichkeit der Zeichenübergänge im Englischen Abfrage. Es durchläuft die Übergangsmatrix und multipliziert die Wahrscheinlichkeiten entlang des Pfades. Der resultierende Wert wird durch die Abfragelänge normalisiert. Eine niedrige Wahrscheinlichkeit weist auf eine hohe Wahrscheinlichkeit von Kauderwelsch hin, während eine hohe Wahrscheinlichkeit auf eine eher konventionelle Abfrage hindeutet.

Um die Genauigkeit des Modells zu verbessern, ist es hilfreich, zielgruppenspezifische Daten einzubeziehen. Wenn die Suchmaschine eine große Anzahl von Anfragen zu einer bestimmten Nische oder Branche erhält, kann das Modell auf einem Korpus trainiert werden, der verwandten Text enthält. Diese Priorisierung relevanter Daten verbessert die Fähigkeit des Modells, zwischen legitimen und unsinnigen Suchanfragen zu unterscheiden.

Durch die Verwendung von Zeichenübergangsmodellen können Websitebesitzer Systeme entwickeln, die Kauderwelschsuchen effektiv erkennen. Diese Funktion ermöglicht es ihnen, Suchergebnisse zu verfeinern, indem sie irrelevante Suchanfragen ausschließen und den Benutzern relevantere Ergebnisse präsentieren. Darüber hinaus stellt die Verwendung individueller Trainingsdaten sicher, dass neue Marken oder Produkte aufgrund ihrer einzigartigen Zeichenkombinationen nicht als Kauderwelsch übersehen werden.

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