무의미한 검색어를 탐지하기 위해 문자 전환 모델을 어떻게 사용할 수 있습니까?

문자 전환 모델을 사용하여 무의미한 검색어 감지

"putjbtghguhjjjanika"와 같이 임의의 문자 시퀀스와 유사한 쿼리를 식별하는 것은 어려운 일입니다. 온라인 검색. 가능한 모든 변형을 감지하는 것이 어려워 보일 수 있지만 유망한 결과를 제공할 수 있는 접근 방식이 있습니다.

한 가지 접근 방식에는 대규모 영어 텍스트 모음을 기반으로 문자 전환 모델을 구축하는 것이 포함됩니다. 모델은 'h'가 't' 다음에 오거나 'u'가 'q' 다음에 올 가능성과 같이 시퀀스의 각 문자 사이의 전환 확률을 포착합니다. 예를 들어, 'qw'와 같은 문자 조합은 영어에서 확률이 높은 반면, 'qwj'는 확률이 훨씬 낮습니다.

쿼리가 수신되면 모델은 문자 전환 확률을 계산합니다. 질문. 이는 전이 행렬을 순회하고 경로를 따라 확률을 곱합니다. 결과 값은 쿼리 길이로 정규화됩니다. 확률이 낮으면 횡설수설할 가능성이 높음을 나타내고, 확률이 높으면 좀 더 일반적인 쿼리를 제안합니다.

모델의 정확성을 높이려면 대상 고객과 관련된 데이터를 통합하는 것이 도움이 됩니다. 검색 엔진이 특정 틈새 시장이나 산업과 관련된 많은 수의 쿼리를 수신하는 경우 관련 텍스트가 포함된 코퍼스에 대해 모델을 훈련할 수 있습니다. 관련 데이터의 우선 순위를 지정하면 합법적인 검색어와 무의미한 검색어를 구별하는 모델의 능력이 향상됩니다.

문자 전환 모델을 활용하면 웹사이트 소유자는 의미 없는 검색어를 효과적으로 감지하는 시스템을 개발할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 관련 없는 쿼리를 제외하고 사용자에게 보다 관련성 높은 결과를 제시함으로써 검색 결과를 구체화할 수 있습니다. 또한 맞춤형 학습 데이터를 사용하면 신흥 브랜드나 제품이 고유한 문자 조합으로 인해 횡설수설로 간과되는 일이 없습니다.

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