文字遷移モデルを使用して無意味な検索クエリを検出するにはどうすればよいですか?

文字遷移モデルを使用した無意味な検索クエリの検出

「putjbtghguhjjjanika」などのランダムな文字のシーケンスに似たクエリを識別することは、オンライン検索。考えられるすべてのバリエーションを検出するのは気が遠くなるかもしれませんが、有望な結果をもたらすアプローチがあります。

アプローチの 1 つは、英語テキストの大規模なコーパスに基づいて文字遷移モデルを構築することです。このモデルは、「t」の後に「h」が続く、または「q」の後に「u」が続く可能性など、シーケンス内の各文字間の遷移の確率を取得します。たとえば、英語では「qw」のような文字の組み合わせは確率が高くなりますが、「qwj」の確率ははるかに低くなります。

クエリを受信すると、モデルは英語での文字遷移の確率を計算します。クエリ。これは遷移行列を走査し、パスに沿って確率を乗算します。結果の値はクエリの長​​さによって正規化されます。確率が低い場合は意味不明の可能性が高いことを示し、確率が高い場合はより従来的なクエリであることを示します。

モデルの精度を高めるには、対象ユーザーに固有のデータを組み込むと役立ちます。検索エンジンが特定のニッチまたは業界に関連するクエリを大量に受信した場合、関連テキストを含むコーパスでモデルをトレーニングできます。関連データのこの優先順位付けにより、正当なクエリと無意味なクエリを区別するモデルの能力が向上します。

文字遷移モデルを利用することで、Web サイト所有者は意味不明な検索を効果的に検出するシステムを開発できます。この機能により、無関係なクエリを除外し、より関連性の高い結果をユーザーに表示することで、検索結果を絞り込むことができます。さらに、カスタム トレーニング データを使用することで、新興のブランドや製品が、その独特の文字の組み合わせによって意味不明なものとして見落とされることがなくなります。

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