NLP和文字处理

1）为什么iGaming平台NLP

支持和保留：自动滴答分类，路由，现成响应。
产品和ASO：评论分析/发行说明,监测更新的影响。
合规和风险：PII/财务检测，RG信号，可疑电路。
营销/CRM：按主题/意图进行细分，生成个人消息。
知识搜索：快速访问常见问题解答/提供商策略/规则,问答。
运营：配对股票条款、PSP限额、合作伙伴SLA。

2）文本来源和无花果

频道：札幌的提卡和聊天，App Store/Google Play，社交网络/论坛/电报，电子邮件/Web表格，内部Wiki/Policy，游戏提供商和PSP的发行说明，电话/流转录（ASR），PDF（OCR）文档。

• 重复数据消除、机器人/垃圾邮件消除；
• 语言定义（ru/tr/es/pt/en/ka/……）；
• 导致UTF-8，表情符号/语音/音译正常化；
• 元数据标记：频道、语言、应用程序/版本、国家/地区、品牌、游戏/提供商、优先级。

3）隐私和PII修订版（按默认值）

PII的发现和修订版：FIO，电话，电子邮件，地图/IBAN，地址，文档。
标识符令牌（player_id→'u_tok_')，禁止在日志/鱼片中生物PII。
DSAR：通过主题令牌快速搜索/删除；Legal Hold-WORM日志。
Geo/Tenant隔离：在许可证区域存储文本和密钥。

4）基本语言学

令牌化（考虑表情符号/标签/笑脸）和句子分割。
正常化：低调,删除变音符号（按语言）,修复错字。
Lemmatization/stemming （ru/tr/es/pt/en）、形态学标记（POS）。
停止单词：语言/域相关列表（iGaming词汇不得删节）。
语/行话：字典（"frispins"，"otsch"，"greet balance"，"Papara"，"withdraw pending"）。

5）提交桉文

经典：n克，TF-IDF是用于分类/搜索的快速基础。
Embeddings：多语言变压器（sentence/dual encoders） →搜索、群集、RAG、重复数据消除。
域-训练有素的embeddings：另外在札幌外壳/评论/政治→ ↑relevantnost培训。
溷合动力车：BM25+矢量搜索（ANN）→高涂层和精度。

6）任务类和示例

分类：主题（付款，KYC，奖金，提供商，RG），严重性，意图。
NER/RE：实体（PSP、提供商、游戏、货币、文档）、通信（provayder↔igra、PSP↔strana/metod）。
规则提取：分配奖金/回收条件,PSP限制（金额,时间,国家）。

总和： tikets/tredas/policy，"TL；DR为札幌和经理。"

Q＆A/知识搜索：Wiki/FAQ/法规的答案，RG/AML过程的解释。
节制/毒性：发现亵渎、威胁、欺诈。
翻译/本地化：带有域词汇表的MT，后编辑。
ASR/OCR→tekst：信件、扫描、通话、流-在分析文本中。

7）搜索和RAG （Retrieval-Augmented Generation）

索引：用于"长尾巴"的BM25，用于embeddings的ANN（HNSW/IVF）。
Chunking： 512-2048令牌,带覆盖；分段/标题。
继电器：cross-encoder提高顶级k的准确性。
引用：指明来源的答复（id/标题/wiki版本）。
Guardrails：禁止在船体外进行"幻觉"；域约束。

多语种： 以用户语言查询,文档以不同的语言→使用多语种的embedding.

8）主题和方面

主题建模：用于发现主题的BERTopic/LDA。
基于Aspect的NLP：方面和音调的协作模型（请参阅"评论的情感分析"部分）。
方面目录：付款/结算/KUS/奖金/碰撞/本地化/支持/特定提供商。

9）节制和风险

毒性/真空：分层分类（缺失、仇恨、威胁）。
欺诈/联合工程："chargeback咨询"，"KYC旁路"模式，指灰色电路。
RG信号：手势/侵略/自我限制-进入单独的渠道和行动政策。
隐私性：节制前的节制；没有PII的日志。

10）质量指标

分类/NER：Accuracy，macro/micro F1，per class F1（尤其是"稀有"类）。
NER/RE：F1@span用于实体，F1@rel用于链接。
搜索：nDCG@k，Recall@k，MRR；对于混合动力车-引用答案的比例。
总和：ROUGE/BERTScore+human rubric（易懂性/准确性/简洁性）。

RAG/Q&A： Exact/Partial Match, Faithfulness（引用的事实百分比）,Answer Rate.

多语言：通过语言/渠道的指标。
操作：p95潜伏期、成本/查询、高速缓存命中率、%Zero-PII在日志中。

11）建筑和管线

11.1"原始文本→信号"流"

1.Ingest （API/webhooks/passers/OCR/ASR）

2.PII-redact →语言→规范化（表情符号/语/令牌）

3.Embeddings/fichi（特征目录）

4.任务： 分类/NER/音调/节制/提取规则

5.聚合（黄金），Alerta和Dashbords

11.2 搜索/RAG

索引BM25+向量；重播，引用，回答缓存；"最低N文档"（k匿名）政策。

11.3 Serving

分类/搜索/问答的在线API；反向索引/ASO分析的标签；流式调节聊天/流。

12） MLOps和操作

注册模型：版本，日期，培训数据，度量，使用限制。
Shadow/Canary/Blue-Green版本；按质量/道德/潜伏阈值滚回。
监测：词汇/语言漂移（PSI），潜伏性，FP/FN毒性，faithfulness RAG。
成本管理：积木/回应积木，蒸馏/量化，漫游"轻/重"模型。

13）整合（使用桉例）

Sapport：自动三重滴答声（付款/KUS/奖金），严重性优先级，现成答案；从后期编辑翻译。
产品/Dev：错误报告聚类，treda汇总，提取"krashi模式"（模型/OS/游戏）。
营销/ASO：提取原因"1"，生成常见问题/状态横幅。
RG/合规性：敏感病例的自动路由，毒性控制。
操作：在语言更改时解析提供商PSP规则/限制，Alerta。

14）模板（准备使用）

14.1地狱政策（SLO/隐私）

yaml nlp_service: texts. core slo:
p95_latency_ms: 250 success_rate: 0. 995 privacy:
pii_redaction: true min_group_size: 20 monitoring:
drift_psi_max: 0. 2 faithfulness_min: 0. 9 # for RAG responses

14.2"黄金：nlp_events"计划"

yaml timestamp: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING lang: STRING channel: STRING     # appstore, support, social, faq, policy topic: STRING      # payments, kyc, promo, provider, rg,...
sentiment: STRING    # neg/neu/pos toxicity: STRING     # none/low/med/high entities: ARRAY<STRUCT<type STRING, text STRING, norm STRING>>
actions: ARRAY<STRING>  # routed_to_support, faq_update, rg_notify source_id: STRING    # trace/корреляция

14.3规则DSL的示例（风险词典的评分）

yaml rule_id: rg_escalation_lang source: stream:nlp_events when:
topic: ["rg"]
toxicity: ["med","high"]
sentiment: ["neg"]
lang: ["ru","tr","es","pt"]
confirm: {breaches_required: 2, within: PT10M}
actions:
- route: pagerduty:rg
- create_case: {type: "rg_review", ttl: P14D}
privacy: {pii_in_payload: false}

14.4域词汇目录（片段）

yaml glossary:
payments: ["deposit","withdraw","Papara","Mefete","chargeback","KYC","IBAN"]
promo: ["bonus","freespins","wagering","cashback","RTP"]
rg: ["self-exclusion","limit","cooldown","loss streak"]
provider: ["Pragmatic Play","NetEnt","Spribe","Hacksaw"]

15）成功指标（业务/运营）

Sapport：自动路由无升级,MTTA/MTTR,%"忠实"宏。
ASO/NPS：SI/音调与评分和保留的相关性。
合规性：零PII泄漏；SLA DSAR;正确的RG路由的比例。

搜索/RAG： 回复率与报价,回复时间,代理满意度.

成本：$/1k查询，高速缓存，蒸馏节省。

16）实施路线图

0-30天（MVP）

1.Ingest Sapport和评论，PII版本，语言/正常化。
2.Bezlines：主题分类，音调，毒性（多语言模型）。
3.通过常见问题/策略进行混合搜索（VM25+矢量）；带有报价的RAG。
4.SLO/质量 Dashboard；Logs中的Zero-PII。

30-90天

1.PSP/提供商/奖金规则的 NER/RE；检索限制。
2.基于Aspect的SA，tiket总和，自动响应（HITL）。
3.Shadow→canary发行版，监控词汇/语言的漂移。
4.Realtime中的流流/聊天节制；Alerta RG/付款。

3-6个月

1.结构域预处理的embeddings，蒸馏；按成本计算的预算。
2.从RAG自动生成参考/常见问题/电子邮件模板。
3.分配合同/提供商发行票据，条件变化时除外。
4.外部审计保密性和定期卫生词典/方面会议。

17）反模式

带有PII的Logi/dashbords；翻译成沙箱未经编辑。
所有语言/频道的"一维"；忽略语音/表情符号。
Q＆A没有来源引用（幻觉）。
手动滴答作响"永远"-没有自动分类和SLO。
没有漂移/道德监控和滚回计划的模型。

18）相关部分

情感反馈分析、API分析和指标、DataOps实践、MLOps：模型操作、异常和相关分析、Alerta数据流、访问控制、存储策略、数据伦理和透明度。

底线

NLP是一种生产输送机：安全注入，语言和域归一化，高质量的栓塞和任务（分类/NER/RAG），可观察性和SLO。在iGaming中，他将混乱的文本从评论，聊天，文档和流翻译成解决方案：更快地到达札幌、透明的合规性、可预测的发行版以及玩家的清晰规则。