Les modèles de transition basés sur les caractères peuvent-ils détecter les requêtes de recherche charabia ?

Détection des requêtes de recherche tronquées

En tant que webmasters, nous rencontrons souvent des requêtes de recherche ambiguës et difficiles à interpréter. La présence de chaînes charabia ou d’apparence aléatoire peut masquer des résultats significatifs. L'un des principaux défis réside dans l'identification de ces requêtes tronquées.

Le problème : identifier le « charabia »

Identifier les requêtes de charabia nécessite de les différencier des recherches légitimes, quoique inhabituelles. termes. Même si les expressions régulières et la simple correspondance de modèles peuvent détecter certaines anomalies évidentes, elles ne parviennent souvent pas à détecter des variantes plus subtiles. De plus, on ne peut pas se fier uniquement à l'absence de mots reconnus, car certains noms de marques ou de produits peuvent ne pas être facilement identifiables.

Une solution : modèle de transition

Une approche Pour détecter les requêtes charabia, il faut utiliser un modèle de transition basé sur les caractères. Ce modèle analyse la probabilité des séquences de caractères dans une langue pour déterminer la probabilité qu'une requête soit grammaticalement valide. En comparant les transitions réelles d'une requête aux probabilités dérivées d'un modèle pré-entraîné, nous pouvons détecter les écarts et signaler le charabia potentiel.

Implémentation

En Python, par exemple, nous pouvons créer un modèle basé sur une chaîne de Markov :

import markovify
text = "This is a sample text in English."
model = markovify.Text(text)
query = "asdqweasdqw"
prob = model.calculate_log_prob(query)
if prob < threshold:
    flag_as_gibberish(query)

Pour améliorer la précision du modèle, on peut l'entraîner sur des journaux de requêtes et pondérer des requêtes spécifiques en conséquence.

Conclusion

En utilisant des modèles de transition basés sur des caractères, nous pouvons détecter les requêtes charabia avec une plus grande précision. Bien qu’elle ne soit pas infaillible, cette approche fournit un cadre robuste pour distinguer les requêtes tronquées des termes de recherche légitimes. En identifiant ces anomalies, nous pouvons mieux adapter les résultats de recherche et améliorer l'expérience utilisateur globale.

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!