NLP و پردازش کلمه

1) چرا پلت فرم NLP iGaming

پشتیبانی و نگهداری: طبقه بندی خودکار بلیط ها، مسیریابی، پاسخ های آماده.
محصول و ASO: تجزیه و تحلیل بازخورد/انتشار یادداشت ها، نظارت بر تاثیر به روز رسانی.
انطباق و ریسک: تشخیص PII/مالی، سیگنال های RG، طرح های مشکوک.
بازاریابی/CRM: تقسیم بندی بر اساس موضوع/قصد، تولید پیام های شخصی.

جستجوی دانش: دسترسی سریع به سوالات متداول ارائه دهنده/سیاست ها/قوانین، پرسش و پاسخ

عملیات: تجزیه شرایط سهام، محدودیت PSP، شرکای SLA.

2) منابع متون و انجیر

کانال ها: بلیط ها و چت های پشتیبانی، فروشگاه App/Google Play، شبکه های اجتماعی/انجمن ها/تلگرام ها، فرم های ایمیل/وب، ویکی های داخلی/سیاست ها، یادداشت های انتشار بازی و ارائه دهندگان PSP، متن تماس/جریان (ASR)، اسناد PDF (OCR).

• Deduplication، حذف ربات/هرزنامه
• تعریف زبان (ru/tr/es/pt/en/ka/...) ؛
• کاهش به UTF-8، عادی سازی ایموجی/زبان عامیانه/ترجمه ؛
• نشانه گذاری ابرداده: کانال، زبان، برنامه/نسخه، کشور، نام تجاری، بازی/ارائه دهنده، اولویت.

3) حفظ حریم خصوصی و نسخه PII (به طور پیش فرض)

تشخیص PII و تجدید نظر: نام کامل، شماره تلفن، ایمیل، نقشه ها/IBAN، آدرس، doc-id.
نشانه گذاری شناسه ها (player_id→'u_tok_')، ممنوعیت PII خام در سیاههها/ویژگی ها.
DSAR: جستجوی سریع/حذف توسط نشانه موضوع ؛ حقوقی نگه دارید - ورود به سیستم WORM.
جداسازی جغرافیایی/مستاجر: ذخیره متن و کلید در منطقه مجوز.

4) زبان شناسی عمومی

نشانه گذاری (از جمله emoji/hashtags/emoticons) و تقسیم بندی جمله.
عادی سازی: کم حجم، حذف diacritics (توسط زبان)، اصلاح غلط املایی.
Lemmatization/stemming (ru/tr/es/pt/en)، برچسب های مورفولوژیکی (POS).
کلمات را متوقف کنید: لیست های وابسته به زبان/دامنه (واژگان iGaming نباید قطع شود).
اصطلاحات عامیانه: لغت نامه ها («freespins»، «wagering»، «تعادل خوردن»، «Papara»، «برداشت در انتظار»).

5) نمایش متن

کلاسیک: n-grams، TF-IDF - پایه سریع برای طبقه بندی/جستجو.
جاسازی: ترانسفورماتورهای چند زبانه (جمله/رمزگذارهای دوگانه) → جستجو، خوشه بندی، RAG، deduplication.
embeddings دامنه آموزش دیده: علاوه بر آموزش در بدن پشتیبانی/بررسی/سیاست → ↑relevantnost.
Hybrid: BM25 + Vector Search (ANN) → پوشش بالا و دقت.

6) کلاس کار و نمونه

طبقه بندی: موضوع (پرداخت، KYC، پاداش، ارائه دهنده، RG)، جدیت، قصد.
NER/RE: اشخاص (PSP، ارائه دهندگان، بازی ها، ارزها، اسناد)، روابط (provayder↔igra، PSP↔strana/metod).
استخراج قوانین: تجزیه شرایط پاداش/شرط، محدودیت PSP (مقدار، زمان، کشورها).

خلاصه: بلیط/موضوعات/سیاست، "TL ؛ DR برای حمایت و مدیر"

پرسش و پاسخ/جستجوی دانش: پاسخ از ویکی/پرسش و پاسخ/مقررات، توضیحات فرآیندهای RG/AML.
اعتدال/سمیت: تشخیص ناسزا، تهدید، تقلب.
ترجمه/محلی سازی: MT با واژه نامه دامنه، پس از ویرایش.
ASR/OCR → tekst: حروف، اسکن، تماس، جریان - به متن تجزیه و تحلیل.

7) بازیابی و RAG (بازیابی-نسل افزوده)

نمایه سازی: BM25 برای «دم بلند»، ANN (HNSW/IVF) برای تعبیه.
Chunking: 512-2048 نشانه، با همپوشانی ؛ تقسیم بندی توسط بخش ها/عنوان ها.
Rerankers: رمزگذار متقابل برای بهبود دقت بالای k.

منبع پاسخ (id/title/wiki version)

گاردریل: ممنوعیت «توهم» در خارج از بدنه ؛ محدودیت دامنه

چند زبانه: پرس و جو در زبان کاربر، اسناد در زبان های مختلف → استفاده از تعبیه چند زبانه.

8) موضوعات و جنبه ها

مدلسازی موضوعی: BERTopic/LDA برای موضوعات اکتشافی.
NLP مبتنی بر جنبه: مدل مشترک جنبه ها و تونالیته (بخش «تجزیه و تحلیل احساسات بررسی ها» را ببینید).
کاتالوگ جنبه: پرداخت/خروجی/CCM/پاداش/crushes/محلی سازی/پشتیبانی/ارائه دهنده خاص.

9) اعتدال و ریسک

سمیت/سوء استفاده: طبقه بندی چند سطحی (توهین آمیز، نفرت، تهدید).
تقلب/مهندسی اجتماعی: الگوهای «مشاوره بازپرداخت»، «دور زدن KYC»، پیوند به طرح های خاکستری.
سیگنال های RG: ناامیدی/تجاوز/خویشتن داری - به یک کانال جداگانه و سیاست عمل.

حریم خصوصی: اصلاح قبل از اعتدال ؛ ثبت بدون PII

10) معیارهای کیفیت

طبقه بندی/NER: دقت، ماکرو/میکرو F1، در هر کلاس F1 (به ویژه کلاس های «نادر»).
NER/RE: F1 @ span برای اشخاص، F1 @ rel برای روابط.
جستجو: nDCG @ k، یادآوری @ k، MRR ؛ برای هیبرید ها، نسبت پاسخ ها با نقل قول ها.
خلاصه: ROUGE/BERTScore + سرفصل انسانی (درک/دقت/اختصار).
RAG/Q & A: دقیق/جزئی بازی، وفاداری، نرخ پاسخ.
چندزبانگی: معیارهای زبان/کانال.
سیستم عامل: تاخیر p95، هزینه/درخواست، حافظه پنهان نرخ،٪ صفر-PII در سیاهههای مربوط.

11) معماری و خطوط لوله

11. 1 متن خام → جریان سیگنال

1. وارد کردن (API/webhooks/parsers/OCR/ASR)

2. PII-redact → زبان → عادی سازی (ایموجی/عامیانه/نشانه ها)

3. جاسازی/ویژگی ها (کاتالوگ ویژگی ها)

4. وظایف: طبقه بندی/NER/تن/اعتدال/استخراج قانون

5. جمع آوری (طلا)، هشدارها و داشبورد

11. 2 جستجو/RAG

BM25 شاخص + بردار ؛ rerank, نقل قول, کش پاسخ; سیاست «حداقل اسناد N» (k-anonymity).

11. 3 خدمت

API آنلاین برای طبقه بندی/جستجو/پرسش و پاسخ ؛ دسته ای برای نمایه سازی معکوس/تجزیه و تحلیل ASO ؛ جریان برای تعدیل چت/جریان.

12) MLOps و عملیات

مدل های رجیستری: نسخه، تاریخ، داده های آموزشی، معیارها، محدودیت های استفاده.
سایه/قناری/آبی-سبز منتشر می کند ؛ بازگشت به آستانه کیفیت/اخلاق/تاخیر.
نظارت: رانش واژگان/زبان (PSI)، تاخیر، سمیت FP/FN، وفاداری RAG.
مدیریت هزینه: ذخیره جاسازی/پاسخ، تقطیر/quantization، مسیریابی «سبک/سنگین» مدل.

13) ادغام (موارد استفاده)

پشتیبانی: خودکار تریاژ بلیط (پرداخت/CUS/پاداش)، اولویت در شدت، آماده ساخته شده پاسخ ؛ ترجمه با ویرایش.
محصول/توسعه: خوشه بندی گزارش اشکال، جمع بندی موضوعات، استخراج «الگوهای سقوط» (مدل/OS/بازی).
بازاریابی/ASO: بازیابی «1» دلایل، تولید پرسش های متداول/وضعیت آگهی ها.
RG/Compliance: مسیریابی خودکار موارد حساس، کنترل سمیت.
عملیات: تجزیه قوانین ارائه دهنده/محدودیت PSP، هشدارها هنگام تغییر جمله بندی.

14) قالب (آماده برای استفاده)

14. 1 سیاست استنتاج (SLO/حریم خصوصی)

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 «طلا: nlp_events» طرح

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 مثال از قانون DSL (هشدار به واژه نامه خطر)

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 کاتالوگ واژگان دامنه (قطعه)

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) معیارهای موفقیت (کسب و کار/عملیات)

پشتیبانی: مسیریابی خودکار بدون تشدید، MTTA/MTTR،٪ ماکروهای «صحیح».
ASO/NPS: همبستگی SI/tonality با رتبه و حفظ.

انطباق: نشت PII صفر ؛ SLA DSAR ؛ نسبت مسیریابی RG صحیح

جستجو/RAG: نسبت پاسخ با نقل قول، زمان پاسخ، رضایت عامل.
هزینه: درخواست $/1k، کش نرخ ضربه، صرفه جویی در تقطیر.

16) نقشه راه پیاده سازی

0-30 روز (MVP)

1. مصرف پشتیبانی و بررسی، نسخه PII، زبان/عادی سازی.
2. پایه ها: طبقه بندی موضوعات، تونالیته، سمیت (مدل های چند زبانه).
3. جستجوی ترکیبی (BM25 + بردار) توسط پرسش و پاسخ/سیاست ؛ RAG با نقل قول.
4. داشبورد SLO/کیفیت ؛ صفر PII در سیاهههای مربوط.

30-90 روز

1. NER/RE برای PSP/ارائه دهندگان/قوانین پاداش ؛ استخراج محدودیت ها

2. SA مبتنی بر جنبه، خلاصه بلیط، پاسخ خودکار (HITL).
3. Shadow → canary releases, نظارت بر واژگان/زبان رانش.

4. تعدیل جریان/چت در زمان واقعی ؛ هشدار RG/پرداخت

3-6 ماه

1. جاسازی دامنه آموزش دیده، تقطیر ؛ بودجه بر اساس ارزش

2. تولید خودکار منابع/پرسش و پاسخ/قالب ایمیل از RAG.
3. تجزیه قراردادها/انتشار یادداشت های ارائه دهندگان، هشدار زمانی که شرایط تغییر می کند.
4. ممیزی حریم خصوصی خارجی و جلسات بهداشت به طور منظم از فرهنگ لغت/جنبه.

17) ضد الگوهای

سیاهههای مربوط/داشبورد با PII ؛ ترجمه به سندباکس بدون ویرایش.
«یک اندازه» برای همه زبان ها/کانال ها ؛ زبان عامیانه/ایموجی را نادیده بگیرید.
Q&A بدون استناد به منابع (توهم).
بلیط های دستی «برای همیشه» - بدون طبقه بندی خودکار و SLO.
مدل بدون نظارت بر رانش/اخلاق و برنامه برگشت.

18) بخش های مرتبط

Feedback Sentiment Analysis, Analytics and Metrics APIs, DataOps Practices, MLOps: Model Exploitation, Anomaly and Correlation Analysis, Data Stream Alerts, کنترل دسترسی, سیاست های نگهداری, اخلاق داده ها و شفافیت.

مجموع

NLP یک خط تولید تزریق ایمن، نرمال سازی زبان و دامنه، تعبیه کیفیت و وظایف (طبقه بندی/NER/RAG)، مشاهده پذیری و SLO است. در iGaming، او متن هرج و مرج را از بررسی ها، چت ها، اسناد و جریان ها به راه حل ها ترجمه می کند: پشتیبانی سریع تر، انطباق شفاف، انتشار قابل پیش بینی و قوانین روشن برای بازیکن.