NLP und Textverarbeitung
1) Warum die iGaming-Plattform NLP
Support und Retention: Auto-Klassifizierung von Tickets, Routing, fertige Antworten.
Produkt und ASO: Feedback-Analyse/Release-Note, Überwachung der Auswirkungen von Updates.
Compliance und Risiko: Erkennung von PII/Finanzen, RG-Signale, verdächtige Schaltungen.
Marketing/CRM: Segmentierung nach Themen/Intentionen, Generierung persönlicher Botschaften.
Knowledge Search: Schneller Zugriff auf FAQ/Richtlinien/Regeln der Anbieter, Q & A.
Operationen: Parsing von Aktienbedingungen, PSP-Limits, Partner-SLAs.
2) Textquellen und Injection
Kanäle: Tickets und Chats von Sapport, App Store/Google Play, Social Media/Foren/Telegram, E-Mail/Webformulare, interne Wikis/Richtlinien, Release Notes von Spiele- und PSP-Anbietern, Call/Stream-Transkripte (ASR), PDF-Dokumente (OCR).
Normalisierung:- Deduplizierung, Beseitigung von Bots/Spam;
- Sprachdefinition (de/tr/es/pt/en/ka/...);
- auf UTF-8 bringen, Emoji/Slang/Translit normalisieren;
- Metadaten-Markup: Kanal, Sprache, App/Version, Land, Marke, Spiel/Anbieter, Priorität.
3) Datenschutz und PII-Revision (nach Standard)
PII Erkennung und Redaktion: Name, Telefonnummern, E-Mail, Karten/IBAN, Adressen, doc-ids.
Tokenisierung von IDs (player_id→'u_tok_'), Verbot von roher PII in Logs/Fich.
DSAR: schnelles Suchen/Löschen durch Subjekt-Token; Legal Hold ist ein WORM-Log.
Geo/Tenant-Isolation: Speicherung von Text und Schlüsseln in der Lizenzregion.
4) Grundlegende Linguistik
Tokenisierung (unter Berücksichtigung von Emojis/Hashtags/Smileys) und Satzsegmentierung.
Normalisierung: lowercasing, diakritische Entfernung (nach Sprachen), Korrektur von Tippfehlern.
Lemmatisierung/Stemming (de/tr/es/pt/en), morphologische Markierungen (POS).
Stop-Wörter: Sprach-/domainabhängige Listen (iGaming-Vokabeln dürfen nicht ausgeschnitten werden).
Slang/Jargon: Wörterbücher („Freispiele“, „Wetten“, „frisst Balance“, „Papara“, „withdraw pending“).
5) Textdarstellungen
Der Klassiker: n-Gramm, TF-IDF ist eine schnelle Baseline zur Klassifizierung/Suche.
Embeddings: mehrsprachige Transformatoren (Sentence/Dual Encoders) → Suche, Clustering, RAG, Deduplizierung.
Domain-vorbereitete Embeddings: Wir trainieren zusätzlich auf dem Körper von Sapport/Bewertungen/Richtlinien → ↑relevantnost.
Hybrid: BM25 + Vector Search (ANN) → hohe Abdeckung und Genauigkeit.
6) Aufgabenklasse und Beispiele
Klassifizierung: Thema (Zahlungen, KYC, Boni, Anbieter, RG), Ernsthaftigkeit, Absicht.
NER/RE: Entitäten (PSPs, Anbieter, Spiele, Währungen, Dokumente), Kommunikation (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
Extraktionsregeln: Parsen von Bonus-/Wettbedingungen, PSP-Limits (Beträge, Zeiten, Länder).
Summarisierung: Tickets/Threads/Policies, "TL; DR für Sapport und Manager".
Q & A/Wissenssuche: Antworten aus Wiki/FAQ/Regularien, Erläuterungen zu RG/AML-Prozessen.
Moderation/Toxizität: Identifizierung von Obszönitäten, Bedrohungen, Betrug.
Übersetzung/Lokalisierung: MT mit Domain-Glossar, Post-Edit.
ASR/OCR→tekst: Briefe, Scans, Anrufe, Streams - in den analysierten Text.
7) Suche und RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Indizierung: BM25 für Long Tail, ANN (HNSW/IVF) für Embedding.
Chunking: 512-2048 Token, mit overlap; Segmentierung nach Abschnitten/Überschriften.
Relancer: Cross-Encoder zur Verbesserung der Top-K-Genauigkeit.
Zitat: Antworten mit Quellenangabe (id/Titel/Version des Wikis).
Guardrails: Verbot von „Halluzinationen“ außerhalb des Rumpfes; Domain-Beschränkung.
Mehrsprachigkeit: Abfrage in der Sprache des Benutzers, Dokumente in verschiedenen Sprachen → Verwendung mehrsprachiger Embeddings.
8) Themen und Aspekte
Thematische Modellierung: BERTopic/LDA für Discovery-Themen.
Aspektbasiertes NLP: gemeinsames Modell von Aspekten und Tonalität (siehe Abschnitt „Sentiment-Analyse von Bewertungen“).
Katalog von Aspekten: Zahlungen/Schlussfolgerungen/CUS/Boni/Abstürze/Lokalisierung/Support/spezifischer Anbieter.
9) Moderation und Risiko
Toxizität/Missbrauch: mehrstufige Klassifizierung (Offensive, Hate, Threat).
Betrug/Soz-Engineering: Muster „Chargeback-Beratung“, „KYC-Umgehung“, Verweise auf graue Schemata.
Die RG-Signale: die Frustration/Aggression/Selbstbeschränkung - in den abgesonderten Kanal und die Politik der Handlungen.
Privatsphäre: Redaktion vor der Moderation; Logs ohne PII.
10) Qualitätsmetriken
Klassifizierung/NER: Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (besonders „seltene“ Klassen).
NER/RE: F1 @ span für Entitäten, F1 @ rel für Links.
Suche: nDCG @ k, Recall @ k, MRR; bei Hybriden der Anteil der Antworten mit Zitaten.
Summarisierung: ROUGE/BERTScore + human rubric (Verständlichkeit/Genauigkeit/Kürze).
RAG/Q & A: Exact/Partial Match, Faithfulness (Prozentsatz der zitierten Fakten), Answer Rate.
Mehrsprachigkeit: Metriken nach Sprachen/Kanälen.
Betriebssystem: p95 Latenz, Kosten/Abfrage, Cache-Trefferquote,% Zero-PII in den Protokollen.
11) Architektur und Pipelines
11. 1 Stream „Rohtext → Signal“
1. Ingest (API/Webhooks/Parser/OCR/ASR)
2. PII-Redact → Sprache → Normalisierung (Emoji/Slang/Token)
3. Embeddings/fichi (Merkmalskatalog)
4. Aufgaben: Klassifizierung/NER/Ton/Moderation/Regelextraktion
5. Aggregationen (Gold), Alerts und Dashboards
11. 2 Suche/RAG
Index BM25 + Vektor; rank, Zitate, Antwortcache; Richtlinie „mindestens N Dokumente“ (k-Anonymität).
11. 3 Serving
Online-API für Klassifizierung/Suche/Q & A; Batch für Reverse-Indexierung/ASO-Analyse; Stream zur Moderation von Chats/Streams.
12) MLOps und Betrieb
Registry-Modelle: Version, Datum, Trainingsdaten, Metriken, Nutzungsbeschränkungen.
Shadow/Canary/Blue-Green-Releases; Rollback nach Qualitäts-/Ethik-/Latenzschwellen.
Überwachung: Vokabular/Sprache Drift (PSI), Latenz, FP/FN Toxizität, Faithfulness RAG.
Kostenmanagement: Caching von Embedding/Antworten, Destillation/Quantisierung, Routing „leicht/schwer“ Modell.
13) Integrationen (Use-Cases)
Sapport: Auto-Triage von Tickets (Zahlungen/CUS/Boni), Priorität nach Schweregrad, fertige Antworten; Übersetzung mit Post-Redaktion.
Produkt/Dev: Clustering von Bug-Berichten, Summarisierung von Threads, Extraktion von "Scrape Patterns' (Modell/OS/Spiel).
Marketing/ASO: Ursachen „1“ extrahieren, FAQ/Status-Banner generieren.
RG/Compliance: automatisches Routing sensibler Fälle, Toxizitätskontrolle.
Operationen: Parsing von PSP-Anbieterregeln/-Limits, Warnungen bei Formulierungsänderungen.
14) Vorlagen (gebrauchsfertig)
14. 1 Inference Policy (SLO/Privacy)
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 responses14. 2 Gold: nlp_events
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/корреляция14. 3 Beispiel DSL-Regel (Alert auf Risiko-Lexikon)
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 Domain-Wortschatz-Verzeichnis (Fragment)
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) Erfolgskennzahlen (Geschäft/Betrieb)
Sapport: Auto-Routing ohne Eskalation, MTTA/MTTR,% „richtige“ Makros.
ASO/NPS: Korrelation von SI/Tonalität mit Rating und Hold.
Compliance: Null PII-Lecks; SLA DSAR; Anteil korrekter RG-Routings.
Suche/RAG: Anteil der Antworten mit Zitaten, Zeit bis zur Antwort, Zufriedenheit der Agenten.
Kosten: $/1k Anfragen, Cache-Hit-Rate, Einsparungen bei der Destillation.
16) Fahrplan für die Umsetzung
0-30 Tage (MVP)
1. Ingest Saport und Bewertungen, PII-Revision, Sprache/Normalisierung.
2. Baselines: Themenklassifizierung, Tonalität, Toxizität (mehrsprachige Modelle).
3. Hybride Suche (VM25 + Vektor) nach FAQ/Richtlinien; RAG mit Zitaten.
4. SLO/Qualität Dashboards; Zero-PII in den Protokollen.
30-90 Tage
1. NER/RE für PSP/Anbieter/Bonusregeln; Limit-Extraktion.
2. Aspect-based SA, Ticket-Summarisierung, Auto-Response (HITL).
3. Shadow→canary Veröffentlichungen, Überwachung der Wortschatz-/Sprachdrift.
4. Moderation von Streams/Chats im Realtime; RG Alerts/Zahlungen.
3-6 Monate
1. Domänenvorbereitete Embeddings, Destillation; Budgets zu den Kosten.
2. Autogenerierung von Hilfe/FAQ/E-Mail Vorlagen aus der RAG.
3. Parsing-Verträge/Release-Notes der Anbieter, Alerts bei Änderungen der Bedingungen.
4. Externes Privacy Audit und regelmäßige Hygiene-Sitzungen von Wörterbüchern/Aspekten.
17) Anti-Muster
Logs/Dashboards mit PII; in Sandboxes ohne Bearbeitung übersetzen.
„One Size“ für alle Sprachen/Kanäle; Slang/Emoji ignorieren.
Q&A ohne Quellenangabe (Halluzinationen).
Manuelle Triage der Tickets „forever“ - ohne Auto-Klassifizierung und SLO.
Modell ohne Drift-/Ethiküberwachung und Rollback-Plan.
18) Verwandte Abschnitte
Sentiment-Analyse von Bewertungen, APIs für Analysen und Metriken, DataOps-Praktiken, MLOps: Modellauswertung, Analyse von Anomalien und Korrelationen, Alerts aus Datenströmen, Zugangskontrolle, Aufbewahrungsrichtlinien, Datenethik und Transparenz.
Summe
NLP ist eine Produktionspipeline: sichere Injektion, Sprach- und Domänennormalisierung, Qualitäts-Embeddings und -Aufgaben (Klassifizierung/NER/RAG), Beobachtbarkeit und SLO. Bei iGaming übersetzt er chaotischen Text aus Rezensionen, Chats, Dokumenten und Streams in Lösungen: schnelleres Sapport, transparente Compliance, planbare Freigaben und nachvollziehbare Regeln für den Spieler.