文字ベースの遷移モデルは意味不明の検索クエリを検出できますか?

文字化けした検索クエリの検出

ウェブマスターである私たちは、曖昧で解釈が難しい検索クエリに遭遇することがよくあります。意味不明な文字列やランダムに見える文字列が存在すると、意味のある結果がわかりにくくなる可能性があります。重要な課題の 1 つは、これらの文字化けしたクエリを識別することにあります。

問題: "意味不明" の識別

意味不明のクエリを識別するには、たとえ異常であっても正規の検索と区別する必要があります。条項。正規表現と単純なパターン マッチングでは、明らかな異常を検出することはできますが、より微妙な変異は検出できないことがよくあります。さらに、一部のブランド名や製品名は簡単に識別できない場合があるため、認識された単語が存在しないことだけに頼ることはできません。

解決策: 移行モデル

1 つのアプローチ意味不明なクエリを検出するには、文字ベースの遷移モデルを採用します。このモデルは、言語内の文字シーケンスの確率を分析して、クエリが文法的に有効である可能性を判断します。クエリ内の実際の遷移を、事前トレーニングされたモデルから導出された確率と比較することで、逸脱を検出し、意味不明な可能性のあるものにフラグを立てることができます。

実装

Python では、たとえば、マルコフ連鎖ベースのモデルを作成できます。

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)

モデルの精度を高めるために、クエリ ログでモデルをトレーニングし、それに応じて特定のクエリに重みを付けることができます。

結論

文字ベースの遷移モデルを使用すると、意味不明なクエリをより正確に検出できます。確実ではありませんが、このアプローチは、文字化けしたクエリと正当な検索用語を区別するための堅牢なフレームワークを提供します。これらの異常を特定することで、検索結果をより適切に調整し、全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

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