搜索引擎中的查询纠错方法
Baidu搜索技巧
常会出现在网页标题中。
例：关键词 摘要 intitle:物流
返回页首 找范文 写应用文的时候，找几篇范文对照着写，可以提高效率。
10 找市场调查报告范文市场调查报告的网页，有几个特点。第一是网页标题中通常会 有“xxxx 调查报告”的字样；第二是在正文中，通常会有几个特征词，如“市场”、“需 求”、“消费”等。于是，利用 intitle 语法，就可以快速找到类似范文。 例：市场 消费 需求 intitle:调查报告 11 找申请书范文申请书有多种多样，常见的比如入党申请书。申请书有一定的格式， 因此只要找到相应的特征词，问题也就迎刃而解。比如入党申请书的最明显的特征词就 是“我志愿加入中国共产党”。 例：我志愿加入中国共产党 入党申请书 12 找工作总结范文还是那个关键问题，工作总结会有什么样的特征词？将心比心的设 想一下，就会发现，工作总结，总会写的象八股文一样，“一、二、三”，“第一，第 二，第三”，“首先，其次，最后”。而且工作总结的标题中，通常会出现“工作总结” 四个字，于是，问题就很好解决了： 例：第一 第二 第三 intitle:工作总结
返回页首 找论文
8 找论文网站 网上有很多收集论文的网站。先通过搜索引擎找到这些网站，然后再在 这些网站上查找自己需要的资料，这是一种方案。找这类网站，简单的用“论文”做关 键词进行搜索即可。 例：论文 9 直接找特定论文 除了找论文网站，我们也可以直接搜索某个专题的论文。看过论文 的都知道，一般的论文，都有一定的格式，除了标题、正文、附录，还需要有论文关键 词，论文摘要等。其中， “关键词”和“摘要”是论文的特征词汇。而词语或者英文 单词词组，在结果页的搜索框上面会出现一个“词典”的链接，点击链接，就可以得到 相应的解释。
例：黄瓜 例：face 例：格物致知
es模糊查询原理
es模糊查询原理ES模糊查询原理一、引言在信息爆炸的时代，我们每天都会面对大量的数据，如何从海量的数据中快速准确地找到我们所需要的信息，成为了一项非常重要的技能。
而Elasticsearch（简称ES）作为一款开源的分布式搜索引擎，正是为了解决这个问题而被广泛应用于各个领域。
在ES中，模糊查询（Fuzzy Query）是一种非常实用的功能，它可以帮助我们在查找关键词时忽略拼写错误、近义词、词形变化等问题，提高搜索的准确性和效率。
二、模糊查询的概念模糊查询是指在搜索时，允许查询关键词与目标数据之间存在一定的差异，不需要严格匹配。
ES的模糊查询主要有两种方式：模糊匹配（Fuzzy Match）和模糊搜索（Fuzzy Search）。
1. 模糊匹配（Fuzzy Match）模糊匹配是指在查询时，可以通过设置模糊度（Fuzziness）参数来控制查询的灵活程度。
模糊度参数的取值范围是0到2，默认为0，表示完全匹配。
当模糊度参数大于0时，ES会根据算法计算出一个阈值，只有相似度大于阈值的结果才会被返回。
模糊匹配主要用于处理拼写错误或键入错误的情况，以提高搜索结果的准确性。
2. 模糊搜索（Fuzzy Search）模糊搜索是指在查询时，可以通过设置模糊度参数以及前缀长度参数来进行模糊匹配。
模糊搜索的原理是将查询关键词分成多个前缀，然后分别对每个前缀进行匹配。
当一个前缀匹配成功后，ES会根据匹配的前缀数和匹配的相似度来计算结果的得分，得分越高的结果越靠前。
模糊搜索主要用于处理词形变化、近义词等问题，以提高搜索结果的广泛性。
三、模糊查询的应用场景模糊查询在实际应用中有着广泛的应用场景，下面主要介绍几个常见的应用场景。
1. 拼写纠错在输入关键词时，用户可能会因为打字错误或者不熟悉拼写而出现错误。
通过使用模糊查询，可以自动纠正用户的拼写错误，提供正确的搜索结果。
例如，当用户输入“aple”时，模糊查询可以自动将其纠正为“apple”，并返回与“apple”相关的搜索结果。
百度笔试题及答案解析-百度笔试题及答案解析
百度笔试题及答案-百度笔试题及答案百度java笔试题(含答案)更多面试题，百度面试笔试题解答答案专家回答：第一题简评百度的主要业务是搜索，搜索的基本原理如下1．编写爬虫程序到互联网上抓取网页海量的网页。
2．将抓取来的网页通过抽取，以一定的格式保存在能快速检索的文件系统中。
3．把用户输入的字符串进行拆分成关键字去文件系统中查询并返回结果。
由以上3点可见，字符串的分析，抽取在搜索引擎中的地位是何等重要。
因此，百度的笔试面试题中，出现这样的题就变得理所当然了。
以下是该题的java实现，代码如下：程序代码程序代码import *;import *;import *;/** * @author tzy * 在下测试通过*/public class FileNameStat{private String srcPath;//要统计的文件路径private Map statMap;//用于统计的mappublic FileNameStat(String srcPath){=srcPath; 软件开发网statMap=new TreeMap();}/*获得要统计的URL的文件名*/public String getFileName(String urlString){URL url=null;String filePath=null;String fileName=null;try{url=new URL(urlString);filePath=();int index=0;if ((index=(“/”))!=-1){fileName=(index+1);else{fileName=““;}}catch(MalformedURLException e){}return fileName;}/*统计指定文件名的个数*/public void stat(String filename){Integer count=null;if((filename)!=null){count=(Integer)(filename); count=new Integer(()+1); }else{count=new Integer(1);}(filename,count);}/*统计的主方法*/public void start() throws FileNotFoundException,IOException {BufferedReader bfin=new BufferedReader(new FileReader());String temp=null;while((temp=())!=null){stat(getFileName(temp));}}/*输出统计结果*/public void result(){Iterator it=().iterator();while(()){entry=()(());((().equals(““)?”空文件名”:()) + “的个数是”+ ()); }}public static void main(String args) throws Exception{FileNameStat fns=new FileNameStat(““);//指定成待统计文件();();}}第二题简评：这道题也与百度的业务有关，百度现在除了搜索外，还有贴吧，知道，博客等重要产品。
lookup的模糊运用
lookup的模糊运用什么是lookup？在计算机科学领域，lookup是指根据关键词或条件在数据库或数据结构中查找并返回相关信息的过程。
lookup操作可以应用在各种场景中，例如在搜索引擎中查找相关网页、在数据库中查询特定的数据记录等。
lookup操作通常需要一个索引来提高查找效率，索引可以是一个数据结构，它存储了关键词和对应数据的映射关系。
通过使用索引，可以在常数时间内（O(1)）查找到所需的信息，而不需要遍历整个数据库。
lookup的模糊运用lookup操作通常是精确匹配的，即需要提供准确的关键词或条件来进行查找。
然而，在某些情况下，我们可能需要进行模糊查找，即在给定的关键词或条件不完全匹配的情况下，仍然能够找到相关的信息。
模糊查找可以应用在很多实际场景中，例如在搜索引擎中输入关键词的拼写错误时，仍然能够返回相关的搜索结果；在数据库中查询姓氏时，允许输入部分姓氏的拼音或笔画数来进行模糊匹配等。
下面我们将介绍一些常见的模糊查找算法和技术。
1. 正则表达式正则表达式是一种强大的模糊查找工具，它可以通过定义一些特定的规则来匹配字符串。
正则表达式可以用于查找和替换操作，常见的用途包括在文本编辑器中查找和替换文本、在编程语言中进行模式匹配等。
例如，我们可以使用正则表达式来查找所有以”cat”开头的单词：import retext = "I have a cat, but I like dogs more."pattern = r"\bcat\w*\b"matches = re.findall(pattern, text)print(matches) # 输出: ['cat']在上述代码中，\bcat\w*\b是一个正则表达式，它表示匹配以”cat”开头的单词。
re.findall()函数可以返回所有匹配的结果。
正则表达式的语法非常灵活，可以根据需要定义各种规则来进行模糊查找。
NLP-语法纠错
NLP-语法纠错from⼀、背景由于⽤户在⽂本输⼊法，语⾳输⼊法使⽤上的随意性，后续⼜缺少审核，极易产⽣语法错误内容。
*年来随着⾃媒体的热潮，⼈⼈都是信息的⽣产者，互联⽹上语法错误的内容暴增，有分析表明中⽂⽹络新闻标题和正⽂的语法错误率超过 1%，这些语法不通顺的⽂本极⼤影响了⽤户体验。
以输⼊ “语法纠错⽅法调研” 为例，可能产⽣的错误如下所⽰：⽬前许多⽂本内容相关的产品都内嵌了语法纠错服务，优秀的语法纠错系统进⽽帮助提升⽤户体验。
例如在搜索场景中，搜索引擎会对⽤户输⼊的 query 纠错后再精准返回搜索结果，在语⾳交互场景中，语⾳系统会将⽤户的语⾳转换成正确的⽂本后再进⾏后续的意图识别与交互。
因此⽂本语法纠错（Grammatical Error Correction）的研究应运⽽⽣，它是指⾃动检测出句⼦语法不通顺的错误，然后将检测出的错误进⾏纠正，进⽽减少⼈⼯校验成本。
其在搜索 query，OCR，ASR，写作辅助与⽂章审核等场景中有着⼴泛的应⽤。
本⼈最*对于学术界和⼯业界的语法纠错相关研究进展进⾏了调研和总结，下⾯将进⾏详细介绍。
本⽂的组织如下：1. 背景2. 语法纠错3. 中⽂错别字检测4. ⼯业界⽅法5. 评测⽅法6. 总结7. 参考论⽂⼆、语法纠错2.1 综述虽然语法纠错（Grammatical Error Correction）在很多实际场景有着重要的应⽤，但是这个任务在学术界⼀直是不温不⽕的状态，*年研究成果较机器翻译、信息抽取等少很多。
纠错任务的传统⽅案⼀般是 pipeline ⽅法：错误检测，候选召回，候选排序三步⾛，随着*年来seq2seq 等 NMT ⽅法在⽂本⽣成上的突出效果，学术界更多的⽅案采⽤端到端的⽣成正确句⼦的⽅法。
根据调研发现⽬前学术界的研究⽅向主要分为⼀下三个部分：训练数据⾃动构造⽅法。
深度学习模型的训练尤其是 seq2seq 通常需要⼤规模的训练数据，然⽽错误与正确⽂本的训练数据 pair 是⾮常少的，因此很多⽅法都研究构建伪数据来增强训练数据，尽可能使伪造数据*似于现实情况。
利用条件概率与乘法公式解释搜索引擎拼写纠错功能的原理
的 出处 。
这两个公式 即为乘法 公式 ， 利 用 它们 可 以计算 两个 事 件 同时发生 的概率 ， 且 可 以推广 到有 限个 事件 积 的概率形
式：
著 名数 学家 、 信息论 的创始 者香 农最 早 提出 了用数 学 的方法处理 自然语 言的想 法 ， 但 由于当时 的计 算机条 件 无 法完成海量 信息 的处理 ， 因此 ， 直到 １ ９ ７ ２年 ， 著名语 音识 别 和自 然语 言处理 专家 贾 里尼 克在 Ｉ Ｂ Ｍ华 生 实验 室做 学 术 休假时 ， 才组织强大的科研 队伍 ， 利用大型计算机 处理 人类 语 言问题 ， 统计语言模型 随之产 生。
有误， 则人们 正常的拼写或 输入时 出现 的可能性 很小 ， 也 就
是 Ｐ （ Ｓ ） 很小 。
利用乘法公式 ， 则 这个语 言序列 出现 的概率为 ： Ｐ （ Ｓ ）＝Ｐ （ Ａ １ ） Ｐ（ Ａ ２ Ｉ Ａ １ ） Ｐ（ Ａ ３ Ｉ Ａ １ Ａ ２ ） …Ｐ（ Ａ Ｉ Ａ ｌ Ａ ２ …
Ｐ（ Ａ Ｉ Ａ １ ２ …Ａ 一 １ ） 。 三、 条件概 率与乘法公 式在汉字拼 写纠错中的应用 在 文献查询 、 汉字拼写 纠错 等 众多 涉及 到 自然语 言处
在某样 本空间 力 中的事 件 与 ， 若 随机从 中选 出
理 的领域 ， 都需要 知道 一个 由若 干单个 文字 构成 的 复杂序 列 是否能被人理解 ， 即拼写是 否正 确 ， 处 理这 个 问题 ， 我们 可 以使 用统计模型来解 决。 设 ｓ是 由若干文字 构成 的语 言 序列 ， 具 有一 定 的实 际 意义 ， Ａ ， Ａ ： ， …… ， Ａ 为构 成这个语 言序列的 ｎ个 文字 。若 ｓ能够被 人理解 即拼写无 误 ， 是 一个 正确 的句子 或词语 ， 则 其 在人们正常 的拼写或 输入时 出现的可能性很 大。用数学
中文 关键字 匹配算法
中文关键字匹配算法关键字匹配算法是一种用于从一段文本中检索指定关键字的算法。
它是信息检索领域中的一项关键技术，被广泛应用于搜索引擎、文本分类、文本摘要等应用中。
在关键字匹配算法中，主要包括以下几个步骤：1.分词：将待匹配的文本进行分词处理，将文本划分成一个个独立的词语。
分词是关键字匹配的第一步，对于中文文本来说，由于中文没有像英文那样明显的单词边界，所以需要进行中文分词处理，以便后续的匹配过程。
2.关键字提取：从待匹配的文本中提取关键字。
关键字是用户要查询或匹配的目标内容，可以手动指定，也可以从文本中自动提取。
3.关键字匹配：将提取出的关键字与分词后的文本进行匹配。
匹配可以采用简单的字符串匹配算法，例如使用KMP算法、BM算法等。
也可以使用更高级的算法，如基于索引的匹配算法、向量空间模型等。
关键字匹配算法的核心在于确定匹配的方式和评价的标准。
对于关键字匹配，可以有以下几种方式：1.精确匹配：只有当待匹配文本中出现完全与关键字相同的词语时，才认为匹配成功。
这种方式适用于要求匹配结果精确的场景。
2.模糊匹配：允许在待匹配文本中出现与关键字近似的词语，通过计算文本中每个词语与关键字的相似度，然后选择最相似的词语作为匹配结果。
这种方式适用于要求模糊匹配的场景，例如拼写纠错。
3.权重匹配：在待匹配文本中出现的关键字可以设置不同的权重，根据关键字在文本中的重要程度，给予不同的权重值，然后通过计算权重的加权和来确定最终的匹配结果。
这种方式适用于需要考虑关键字的重要性的场景。
关键字匹配算法的应用广泛，例如在搜索引擎中，用户通过输入关键字查询相关内容；在文本分类中，根据文本中的关键字将文本归类；在文本摘要中，提取关键字构成文本的摘要等。
不同应用场景下的关键字匹配算法可能会选择不同的分词工具、匹配方式和评价标准。
总结来说，关键字匹配算法是一种用于从文本中检索指定关键字的技术，它通过分词、关键字提取和匹配过程来实现。
Elasticsearch权威指南(中文版)
Elasticsearch 权威指南（中文版）1、入门Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。
它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。
它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。
它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。
如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除非你能对这些数据做些什么事情。
很不幸，现在大部分数据库在提取可用知识方面显得异常无能。
的确，它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤，但是它们能够进行全文搜索，处理同义词和根据相关性给文档打分吗？它们能根据同一份数据生成分析和聚合的结果吗？最重要的是，它们在没有大量工作进程（线程）的情况下能做到对数据的实时处理吗？这就是Elasticsearch存在的理由：Elasticsearch鼓励你浏览并利用你的数据，而不是让它烂在数据库里，因为在数据库里实在太难查询了。
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正确性判断
• 基于置信词典进行判断（英文纠错）
– 置信词典构建时利用的资源要
• 问题描述 • 查询预处理 • 正确性判断 • 候选集合生成 • 候选评分 • 测试
候选集合生成
• 通过字型相似度生成候选集合
– 编辑距离（四种编辑操作）是一般采用的衡量 英文单词间字型相似度的方法
– 查询中包含大量动态变化的新词，导致查询的 拼写正确性很难判断。例如：naboo、aznar、 shrek
问题描述
• 查询纠错的一般过程
– 查询预处理 – 拼写正确性判断 – 候选集合生成 – 候选评 正确性判断 • 候选集合生成 • 候选评分 • 测试
候选评分-公式
– Dist(q,c) – Sound(q,c) – Count(q)-Count(c) – Result(q)-Result(c) – ErrTend(q)-ErrTend(c) – Count(c)/Count(all)
内容提要
• 问题描述 • 查询预处理 • 正确性判断 • 候选集合生成 • 候选评分 • 测试
– 针对搜索引擎查询的拼写纠错，这里简称查询 纠错。
问题描述
• 查询纠错的意义
– 据统计，输入英文搜索引擎的查询中有10-15% 含有拼写错误[Cucerzan 2004]。
– 在中文搜索引擎中 ，包含拼写错误的查询的比 例更高，错误种类更多。
问题描述
• 查询纠错问题的特殊性
– 查询的长度较短，导致无法使用基于上下文的 纠错方法。
Thank you! Questions or comments?
搜索引擎中的查询纠错方法
周博 智能技术与系统国家重点实验室
导师：马少平 教授 2008年10月
内容提要
• 问题描述 • 查询预处理 • 正确性判断 • 候选集合生成 • 候选评分 • 测试
问题描述
• 拼写纠错
– 拼写纠错是一个首先判断拼写正确性，最后对 错误的拼写给出其正确形式的过程。
• 查询拼写纠错
Table 3. Accuracy for the whole datasets
测试
• 在不同查询频次范围内的准确度 种类 范围1 范围2 范围3 范围4
英文查询 91.06% 94.48% 93.64% 93.73%
测试
• 对于phrase类型的查询纠错的效果 种类 范围1 范围2 范围3 范围4
• 权重训练时的限制
– 若候选的第一字母与查询不同，该候选在字形 相似度计算的时候会有相应的惩罚（惩罚与查 询的长度成正比）。
候选集合生成
• 通过语音相似度生成候选集合
– 英文可以使用Double Metaphone等衡量语音相 似度的方法
– 中文主要是利用拼音串之间的编辑距离衡量语 音相似度
• 拼音串间的编辑距离计算需要考虑模糊音的因素
英文查询 96.70% 97.69% 92.38% 90.93%
测试
100.00%
95.00%
90.00% 85.00% 80.00%
初始 操作8 新编辑距离 错误倾向性 总
75.00%
70.00%
1
2
3
4
测试
• 对3087个英文查询% 86.8% 88.5%
– 在英文纠错中，我们扩展了传统编辑距离中的 编辑操作，增加了4种新的编辑操作，并且训 练出了每种编辑操作的权重
– 将字型相似度在一定阈值范围内的查询加入候 选集合
候选集合生成-字形相似度
• 扩展后的编辑操作列表
– 操作1：插入一个字符； – 操作2：删除一个字符； – 操作3：替换一个字符； – 操作4：交换相邻两个字符的位置； – 操作5：一个字符与其位置靠后且相隔一个字符位置的字符交换位
L~n, f~h, r~l, k~g
(“入党自愿书”, “ 入党志愿书”)
（”圣斗士新矢”, “圣斗士星矢”）
（”摩托诺拉”, “ 摩托罗拉”）
内容提要
• 问题描述 • 查询预处理 • 正确性判断 • 候选集合生成 • 候选评分 • 测试
候选集合评分-模型
• 语言模型与错误模型 • P(c|q) => P(q|c)P(c) • 语言模型P(c) • 错误模型P(q|c)
baomazhuanmai
宝马专卖
avri lavigne
avril lavigne
猛牛niunai
蒙牛牛奶
方法
中文纠错 拼音纠错 英文纠错 中文+拼音
内容提要
• 问题描述 • 查询预处理 • 正确性判断 • 候选集合生成 • 候选评分 • 测试
正确性判断
• 不进行正确性判断（中文纠错）
– 将查询本身加入候选集合 – 参与候选集合评分 – 认为正确的查询应该在其候选集合中评分最高
– 将语音相似度在一定阈值范围内的查询加入候 选集合
– 中文纠错在生成候选时还需要满足拼音规则
表1：模糊音错别字分类
候选集合生成
• 模糊音
类别
平舌音/翘舌音 前鼻音/后鼻音
方言口音
说明
举例
拼音开始声母： c~ch, s~sh, z~zh,
拼音最末韵母： an~ang,
en~eng, in~ing 拼音开始声母：
置； – 操作6：一个字符与其位置相邻且靠后的两个字符交换位置； – 操作7：两个相邻字符与其位置相邻且靠后的一个字符交换位置； – 操作8：对于操作1-7中的生成的候选形式，利用操作1-7进行第二
轮候选生成，若第二轮生成的候选形式的错误倾向性大于一定阈值 ，则叠加操作为一个编辑操作。
候选集合生成-字形相似度
查询预处理
• 查询的类型
– 中文查询 – 英文查询 – 拼音查询 – 混合查询
查询预处理
• 预处理流程
– 中文与英文字母拆开 – 中文交中文查询纠错处理 – 英文字母交拼音纠错处理
• 是拼音的还原成最有可能的中文查询 • 不是拼音的交英文查询纠错处理
查询预处理
拼写错误查询 纠错结果
中国娱伦监督网 中国舆论监督网
候选集合评分-特征
• 错误倾向性特征
– 某查询q的错误倾向性是将其所有错误形式的 查询频次加和
• 查询返回结果网页数 • 查询是否为网页标题 • 查询是否为URL
候选集合评分-特征
候选集合评分-特征
候选集合评分-特征
• 字型相似度Dist(q,c) • 语音相似度Sound(q,c) • 查询频次Count(c) • 查询词的错误倾向性ErrTend(c) • 查询返回结果网页数ResultPage(q) • 查询是否为网页标题 • 查询是否为URL