NLP y procesamiento de textos

1) Por qué la plataforma iGaming NLP

Soporte y retención: clasificación automática de tickets, enrutamiento, respuestas listas para usar.
Producto y ASO: análisis de reseñas/notas de lanzamiento, monitoreo del impacto de las actualizaciones.
Cumplimiento y riesgo: detección de PII/finanzas, señales RG, esquemas sospechosos.
Marketing/CRM: segmentación por temas/intenciones, generación de mensajes personales.
Búsqueda de conocimientos: acceso rápido a FAQ/políticas/reglas de proveedores, Q & A.
Operaciones: parcing de condiciones de acciones, límites de PSP, SLA de socios.

2) Fuentes de textos e injertos

Canales: tickets y chats de sapport, App Store/Google Play, redes sociales/foros/telegramas, e-mail/formularios web, wikis/políticas internas, notas de lanzamiento de proveedores de juegos y PSP, transcripciones de llamadas/streams (ASR), documentos PDF (OCR)

• desduplicación, eliminación de bots/spam;
• definición de idioma (es/tr/es/pt/en/ka/...);
• llevar a UTF-8, normalizar el emoji/argot/translite;
• marcar metadatos: canal, idioma, aplicación/versión, país, marca, juego/proveedor, prioridad.

3) Privacidad y edición PII (por default)

Detección y revisión de PII: FIO, teléfonos, e-mail, mapas/IBAN, direcciones, doc-ids.
Tokenización de identificadores (player_id→'u_tok_'), prohibición de PII crudo en logs/fichas.
DSAR: búsqueda rápida/eliminación por token de sujeto; Legal Hold - Registro WORM.
Geo/tenant-aislamiento: almacenamiento de texto y claves en la región de licencia.

4) Lingüística básica

Tokenización (teniendo en cuenta emojis/hashtags/smils) y segmentación de propuestas.
Normalización: lowercasing, eliminación de diacrítica (por idiomas), corrección de tipografías.
Lemmatización/estemming (ru/tr/es/pt/en), marcas morfológicas (POS).
Stop-words: listas de idioma/dominio dependientes (el vocabulario iGaming no debe cortarse).
Jerga/jerga: diccionarios («frespins», «apostar», «freír balance», «Papara», «withdraw pending»).

5) Vistas de texto

Clásico: n-gramos, TF-IDF - baseline rápido para la clasificación/búsqueda.
Embeddings: transformadores multilingües (sentence/dual encoders) → búsqueda, clustering, RAG, deduplicación.
Embeddings dominados: entrenamos adicionalmente en el cuerpo de botellas/revisiones/políticas → ↑relevantnost.
Híbrido: BM25 + búsqueda vectorial (ANN) → alta cobertura y precisión.

6) Clase de tareas y ejemplos

Clasificación: tema (pagos, KYC, bonos, proveedor, RG), seriedad, intención.
NER/RE: entidades (PSP, proveedores, juegos, monedas, documentos), comunicaciones (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
Extracción de reglas: parcing condiciones de bonificación/apuesta, límites PSP (cantidades, tiempo, países).
Resumen: tickets/temas/políticas, "TL; DR para sapport y manager".
Q & A/búsqueda de conocimiento: respuestas de wiki/FAQ/regulaciones, explicaciones de procesos RG/AML.
Moderación/toxicidad: identificación de vocabulario anormal, amenazas, fraude.
Traducción/localización: MT con glosario de dominio, post-edit.
ASR/OCR→tekst: cartas, escaneos, llamadas, streams - en el texto analizado.

7) Búsqueda y RAG (Generación Retrieval-Augmented)

Indexación: BM25 para «cola larga», ANN (HNSW/IVF) para embebidos.
Chunking: 512-2048 tokens, con overlap; segmentación por sección/título.
Rerankers: cross-encoder para mejorar la precisión del top k.
Citación: respuestas que indican las fuentes (id/título/versión wiki).
Guardrails: prohibición de «alucinaciones» fuera del casco; restricción de dominio.
Multilingüismo: solicitud en el idioma del usuario, documentos en diferentes idiomas → use embeddings multilingües.

8) Temas y aspectos

Modelado temático: BERTopic/LDA para temas de descubrimiento.
Aspect-based NLP: un modelo colaborativo de aspectos y tonalidades (ver sección «Análisis sentimental de reseñas»).
Catálogo de aspectos: pagos/conclusiones/CUS/bonos/tintes/localización/soporte/proveedor específico.

9) Moderación y riesgo

Toxicidad/abusividad: clasificación por niveles (offensive, hate, threat).
Fraude/ingeniería de soz: patrones de «chargeback advice», «bypass KYC», enlaces a circuitos grises.
Señales RG: frustración/agresión/autolimitación - en un canal separado y una política de acción.
Privacidad: reducción antes de la moderación; registros sin PII.

10) Métricas de calidad

Clasificación/NER: Accuracy, macro/micro F1, por clase F1 (clases especialmente «raras»).
NER/RE: F1 @ span para entidades, F1 @ rel para conexiones.
Búsqueda: nDCG @ k, Recall @ k, MRR; para híbridos - proporción de respuestas con citas.
Resumen: ROUGE/BERTScore + human rubric (claridad/precisión/brevedad).
RAG/Q & A: Mat/Partial Match, Faithfulness (porcentaje de hechos citados), Answer Rate.
Multilingüismo: métricas por idiomas/canales.
Operación: p95 latencia, costo/consulta, memoria caché hit-rate,% Zero-PII en los logs.

11) Arquitectura y paipelines

11. 1 Flujo «texto en bruto → señal»

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

2. PII-redact → lenguaje → normalización (emoji/jerga/tokens)

3. Embeddings/fichas (directorio de características)

4. Tareas: clasificación/NER/tono/moderación/extracción de reglas

5. Agregaciones (Oro), alertas y dashboards

11. 2 Búsqueda/RAG

Índice BM25 + vectorial; Rerank, citas, caché de respuestas; política de «mínimo N documentos» (k-anonimato).

11. 3 Serving

API en línea para clasificación/búsqueda/Q & A; batch para indexación inversa/análisis ASO; stream para moderar chats/streams.

12) MLOps y operación

Registro de modelos: versión, fecha, datos de aprendizaje, métricas, restricciones de uso.
Shadow/Canary/Blue-Green lanzamientos; rollback en los umbrales de calidad/ética/latencia.
Monitoreo: deriva vocabulario/lenguaje (PSI), latencia, toxicidad FP/FN, faithfulness RAG.
Gestión de costos: almacenamiento en caché/respuestas, destilación/cuantización, routing modelo «ligero/pesado».

13) Integraciones (usos-casos)

Sapport: tickets de auto-triaje (pagos/CUS/bonos), prioridad por gravedad, respuestas listas para usar; traducción con post-edición.
Producto/Dev: agrupamiento de reportes de errores, sumarización de temas, extracción de «patrones de crush» (modelo/OS/juego).
Marketing/ASO: extracción de causas «1», generación de FAQ/banners de estado.
RG/Cumplimiento: enrutamiento automático de casos sensibles, control de toxicidad.
Operaciones: parsing de reglas/límites de proveedores de PSP, alertas cuando se modifica el lenguaje.

14) Plantillas (listas para usar)

14. 1 Política de inferencia (SLO/Privacidad)

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 Esquema «Oro: 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/корреляция

14. 3 Ejemplo de la regla DSL (alerta por léxico de riesgo)

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 Directorio de vocabulario de dominio (fragmento)

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) Métricas de éxito (negocios/operaciones)

Sapport: enrutamiento automático sin escalamiento, MTTA/MTTR,% de macros «fieles».
ASO/NPS: correlación de SI/tonalidad con calificación y retención.
Cumplimiento: cero fugas PII; SLA DSAR; proporción de enrutamientos RG correctos.
Búsqueda/RAG: porcentaje de respuestas con citas, tiempo antes de la respuesta, satisfacción de los agentes.
Costo: $/1k consultas, hit-rate caché, ahorro en destilación.

16) Hoja de ruta para la implementación

0-30 días (MVP)

1. Ingest sapport & reviews, edición PII, lenguaje/normalización.
2. Beisline: clasificación de temas, tonalidad, toxicidad (modelos multilingües).
3. Búsqueda híbrida (VM25 + vector) por FAQ/políticas; RAG con citas.
4. Dashboards SLO/calidad; Cero-PII en los logotipos.

30-90 días

1. NER/RE para PSP/proveedores/reglas de bonificación; extracción de límites.
2. Aspect-based SA, resumen de tickets, respuestas automáticas (HITL).
3. Shadow→canary lanzamientos, monitoreo de la deriva vocabulario/idiomas.
4. Moderación de streams/chats en realtime; alertas RG/pagos.

3-6 meses

1. Embeddings dominados, destilación; budgets al costo.
2. Autogeneración de ayuda/FAQ/plantillas de correo electrónico desde RAG.
3. Parcing de contratos/notas de lanzamiento de proveedores, alertas cuando cambian las condiciones.
4. Auditoría externa de privacidad y sesiones regulares de higiene de diccionarios/aspectos.

17) Anti-patrones

Logs/dashboards con PII; traducción a sandbox sin edición.
«Un tamaño» para todos los idiomas/canales; ignorar el argot/emoji.
Q&A sin citar fuentes (alucinaciones).
Triaje manual de tickets «para siempre» - sin clasificación automática y SLO.
Modelo sin control de deriva/ética y plan rollback.

18) Secciones relacionadas

Análisis sentimental de revisiones, análisis y métricas de API, prácticas de DataOps, MLOps: explotación de modelos, análisis de anomalías y correlaciones, alertas de flujos de datos, control de acceso, políticas de retención, ética de datos y transparencia.

Resultado

El NLP es un transportador de producción: higos seguros, normalización de idiomas y dominios, embeddings y tareas de calidad (clasificación/NER/RAG), observabilidad y SLO. En iGaming traduce texto caótico de reseñas, chats, documentos y streams a soluciones: más rápido sapport, cumplimiento transparente, lanzamientos predecibles y reglas claras para el jugador.