Comment un modèle de chaîne de Markov peut-il aider à identifier les requêtes de recherche charabia ?

Détection de chaînes de charabia dans les requêtes de recherche

De nombreux sites Web rencontrent des recherches de charabia dans lesquelles les utilisateurs saisissent des chaînes telles que « tapoktrpasawe » ou « qwe qwe qwe a. " Identifier ces recherches peut être difficile, mais avec la bonne approche, c'est possible.

Le modèle de chaîne de Markov

Comme suggéré par un intervenant, construire un modèle de chaîne de Markov Les transitions de caractère à caractère dans la langue anglaise peuvent servir de base à la détection du charabia. Ce modèle attribue des probabilités aux séquences de lettres en fonction de leur fréquence dans le texte anglais. Lorsqu'une requête contient des combinaisons de lettres improbables, le modèle de chaîne de Markov génère un score de probabilité faible.

Mise en œuvre et tests

Une implémentation de cette approche est disponible sur https : //github.com/rrenaud/Gibberish-Detector. Ce script Python crée un modèle de chaîne de Markov à partir du texte anglais et l'utilise pour évaluer les chaînes de requête. Les résultats sont classés comme Vrai (charabia) ou Faux (sans charabia).

Par exemple, "je m'appelle Rob et j'aime pirater" a un score de probabilité élevé et est marqué comme Vrai (sans charabia). ). À l'inverse, "t2 chhsdfitoixcv" a un faible score de probabilité et est classé comme faux (charabia).

Personnalisation du modèle

Pour améliorer la précision de la détection, pensez à entraîner le Markov modèle de chaîne sur le texte anglais général et les requêtes de recherche de votre propre site Web. Cela améliorera la capacité du modèle à discerner les recherches charabia spécifiques au contenu de votre site Web.

Conclusion

Le modèle de chaîne de Markov fournit une approche statistique pour détecter les chaînes charabia dans les requêtes de recherche. . Même s'il ne garantit pas une précision à 100 %, il offre une solution robuste et personnalisable pour signaler les recherches problématiques et éviter les résultats de recherche non pertinents.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!