NIP ועיבוד תמלילים

1) מדוע פלטפורמת ה ־ iGaming NLP

תמיכה ושמירה: סיווג אוטומטי של כרטיסים, ניתוב, תשובות מוכנות.
Product and ASO: ניתוח משוב/הערות שחרור, ניטור ההשפעה של עדכונים.
ציות וסיכון: זיהוי פיל/מימון, אותות אר-ג 'י, מזימות חשודות.
שיווק/CRM: קטגוריה לפי נושא/כוונה, דור של הודעות אישיות.
חיפוש ידע: גישה מהירה לספק FAQ/פוליסות/כללים, Q & A.
מבצעים: פירוק תנאי המניות, גבולות PSP, שותפים SLA.

2) מקורות של טקסטים ותאנים

ערוצים: כרטיסים ושיחות תמיכה, App Store/Google Play, רשתות חברתיות/פורומים/מברקים, טפסי דואר אלקטרוני/אינטרנט, ויקיס/פוליסות פנימיות, הערות שחרור של ספקי משחק ו-PSP, תעתיקי שיחות/זרם (ASR), מסמכי PDF (OCR).

• שכפול, חיסול בוט/דואר זבל
• הגדרת שפה (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
• הפחתה ל-UTF-8, נורמליזציה של אמוג 'י/סלנג/טרנסמיט;
• סימון metadata עד: ערוץ, שפה, יישום/גרסה, מדינה, מותג, משחק/ספק, עדיפות.

3) פרטיות ומהדורת PII (כברירת מחדל)

זיהוי ורישום: שם מלא, מספרי טלפון, דואר אלקטרוני, מפות/IBAN, כתובות, doc-ids.
tokenization of idefiers (player_id→'u_tok_'), איסור על PII גולמי ברישומים/תכונות.
DSAR: חיפוש/מחיקה מהירה על ידי אסימון הנושא; יומן תולעת משפטי.
בידוד גיאו/דייר: אחסון טקסט ומפתחות באזור הרישיון.

4) בלשנות בסיסית

tokenization (כולל אמוג 'י/hashtags/vesticons) ו-sectmentation.
נורמליזציה: ירידה, הסרת דיאקריטיקה (על ידי שפה), תיקון שגיאות דפוס.
למטיזציה/סטימינג (ru/tr/es/pt/en), תוויות מורפולוגיות (POS).
עצור מילים: language/domain-dependent lections (אין לגזור את אוצר המילים של iGaming).
סלנג/ז 'רגון: מילונים ("freespins'," הימורים "," איזון אכילה "," Papara "," לסגת בהמתנה ").

5) ייצוגים של טקסט

קלאסיקות: n-גרם, TF-צה "ל - בסיס מהיר לסיווג/חיפוש.
שיבוץ: שנאים רב-לשוניים (משפט/מקודדים כפולים) # חיפוש, קיבוצים, RAG, שכפול.
Domain-Management: בנוסף מתאמן על גוף תמיכה/ביקורות/מדיניות.
היברידי: BM25 + חיפוש וקטורי (ANN) * כיסוי ודיוק גבוהים.

6) כיתת משימות ודוגמאות

סיווג: נושא (תשלומים, KYC, בונוסים, ספק, RG), רצינות, כוונה.
NER/RE: ישויות (PSP, ספקים, משחקים, מטבעות, מסמכים), מערכות יחסים (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
שליפת כללים: פירוק תנאי בונוס/הימור, הגבלת PSP (כמויות, זמן, מדינות).

סיכום: כרטיסים/אשכולות/מדיניות, "TL; ד ”ר לתמיכה ומנהל”

Q & A/חיפוש ידע: תשובות מוויקי/FAQ/תקנות, הסברים של תהליכי RG/AML.
מתינות/רעילות: גילוי של ניבולי פה, איומים, הונאה.
תרגום/לוקליזציה: MT עם domain glossary, לאחר עריכה.
ASR/OCR * tekst: אותיות, סריקות, שיחות, זרמים - לתוך הטקסט המנותח.

7) אחזור ו ־ RAG (דור אחזור) ‏

אינדקס: BM25 עבור ”זנב ארוך”, אן (HNSW/IVF) עבור שיבוץ.
צ 'אנק: 512-2048 אסימונים, עם חפיפה; קטעים על ידי חלקים/כותרות.
מקודד צולב כדי לשפר את הדיוק של k העליון.
ציטוט: תגובות מקור (גרסת id/כותרת/wiki).
מעקות בטיחות: איסור ”הזיות” מחוץ למעטפת; הגבלת תחום.
רב-לשוניות: שאילתה בשפת המשתמש, מסמכים בשפות שונות.

8) נושאים והיבטים

מודל תמטי: BERTOPIC/LDA לנושאי תגלית.
NLP מבוסס היבט: מודל משותף של היבטים וטונאליות (ראו סעיף ”ניתוח רגשי של ביקורות”).
קטלוג היבט: תשלומים/יציאות/CCM/בונוסים/ריסוק/לוקליזציה/תמיכה/ספק ספציפי.

9) מתינות וסיכון

רעילות/ניצול לרעה: סיווג רב-לקוי (פוגעני, שונא, איום).
הונאה/הנדסה חברתית: דפוסים ”עצות על שרטוט”, ”מעקפים”, קישורים לתוכניות אפורות.
אותות אר-ג 'י: תסכול/תוקפנות/ריסון עצמי לתוך ערוץ נפרד ומדיניות פעולה.
פרטיות: שיפוץ לפני מתינות; יומנים ללא מח "ש.

10) מדדים איכותיים

סיווג/NER: דיוק, מאקרו/מיקרו F1, לכל מחלקה F1 (במיוחד כיתות ”נדירות”).
NER/RE: F1 @ span עבור ישויות, F1 @ rel עבור מערכות יחסים.
חיפוש: ndCG @ k, recall @ k, MRR; עבור בני כלאיים, הפרופורציה של תגובות עם ציטוטים.
סיכום: Rouge/BERTSCore + human rubric (הבנה/דיוק/קיצור).
RAG/Q & A: התאמה מדויקת/חלקית, נאמנות, שיעור תשובה.
רב-לשוניות: מדדים לפי שפה/ערוץ.
מערכת הפעלה: p95 latency, עלות/בקשה, מטמון,% Zero-PII ביומנים.

11) ארכיטקטורה וצינורות

11. 1 טקסט גולמי = זרם אותות

1. בלע (API/webhooks/parsers/OCR/ASR)

2. PII-redact # language normalization (אמוג 'י/סלנג/אסימונים)

3. אמבדינגס/מאפיינים (קטלוג מאפיינים)

4. משימות: סיווג/NER/טון/מתינות/מיצוי חוק

5. אגרגציות (זהב), התראות ולוחות מחוונים

11. 2 חיפוש/RAG

אינדקס BM25 + וקטור; דרגה, ציטוטים, מטמון תגובה; מדיניות ”מינימום N מסמכים” (k-אנונימיות).

11. 3 שירות

API מקוון לסיווג/חיפוש/Q & A; אצווה לאינדקס הפוך/ASO אנליטיקה; זרם לשיחות מתונות/נחלים.

12) MLOPS ותפעול

מודלי רישום: גרסה, תאריך, נתוני אימון, מדדים, מגבלות שימוש.
Shadow/Canary/Blue-Green משחרר; רולבים על סף איכות/אתיקה/latency.
ניטור: סחף אוצר מילים/שפה (PSI), Latency, רעילות FP/FN, נאמנות RAG.
ניהול עלויות: חישוב מטבעות/תגובות, זיקוק/קוונטיזציה, ניתוב מודל ”קל/כבד”.

13) אינטגרציות (שימוש-מקרים)

תמיכה: מיון אוטומטי של כרטיסים (תשלומים/CUS/בונוסים), עדיפות בחומרה, תשובות מוכנות; תרגום עם פוסט-עריכה.
מוצר/Dev: התקבצות דיווחי באגים, סיכום אשכולות, מיצוי ”תבניות קריסה” (מודל/מערכת הפעלה/משחק).
שיווק/ASO: איחזור סיבות ”1”, יצירת דגמי FAQs/סטטוס.
RG/ציות: ניתוב אוטומטי של מקרים רגישים, בקרת רעילות.
פעולות: ניתוחים של כללי ספק/גבולות PSP, התראות בעת שינויי ניסוח.

14) תבניות (מוכנות לשימוש)

14. 1 מדיניות הסקה (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 responses

14. 2 ”זהב: nlp_events” מזימה

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 דוגמה לכלל DSL (התראה לסיכון לקסיקון)

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 קטלוג אוצר מילים של דומיין (מקטע)

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) מטריצות הצלחה (עסקים/מבצעים)

תמיכה: ניתוב אוטומטי ללא הסלמה, MTTA/MTR,% מקרוס ”נכון”.
ASO/NPS: SI/tonality correlation עם דירוג ושמירה.

ציות: אפס דליפות PII; SLA DSAR; פרופורציה של ניתוב RG נכון

חיפוש/RAG: פרופורציה של תגובות עם ציטוטים, זמן לתגובה, שביעות רצון סוכן.
עלות: בקשות $1 k, מטמון שיעור פגע, חיסכון מזקקה.

16) מימוש מפת דרכים

0-30 ימים (MVP)

1. תמיכה וביקורות, מהדורת פיי, שפה/נורמליזציה.
2. קווי יסוד: סיווג נושאים, טונאליות, רעילות (מודלים רב-לשוניים).
3. חיפוש היברידי (BM25 + וקטור) על ידי FAQ/policy; ראג עם ציטוטים.
4. לוחות מחוונים SLO/איכות; אפס-PII ביומנים.

30-90 ימים

1. NER/RE עבור חוקי PSP/ספקים/בונוס; להוציא גבולות.
2. SA מבוסס היבט, סיכום כרטיסים, תגובות אוטומטיות (HITL).
3. Shadow = שחרור כנרית, ניטור לקסיקון/שפה להיסחף.
4. מתינות של זרמים/צ 'אטים בזמן אמת; התראות/תשלומים.

3-6 חודשים

1. הטמעת דומיין, זיקוק; תקציבים לפי ערך.
2. דור אוטומטי של אזכורים/תבניות של FAQ/דואר אלקטרוני מ ־ RAG.
3. פירוק חוזים/הערות שחרור של ספקים, התראות כאשר התנאים משתנים.
4. ביקורת פרטיות חיצונית והפעלות היגיינה רגילות של מילונים/היבטים.

17) אנטי דפוסים

לוחות רישומים/לוחות מחוונים עם מח "ש; תרגום לארגזי חול ללא עריכה.
”גודל אחד” לכל השפות/ערוצים; התעלם מסלנג/אמוג 'י.
Q&A ללא ציטוט של מקורות (הזיות).
מיון ידני של כרטיסים ”לנצח” ללא סיווג אוטומטי ו-SLO.
מודל ללא ניטור סחף/אתיקה ותוכנית רולבק.

18) חלקים קשורים

אנליזת רגש משוב, אנליזה אנליטית, APIS, DataOps Practics, MLOps: Model Explication, Analymaly and Correlation Analysis, Data Stream Alerts, Access Control, ration polics, ration eStition.

סך הכל

NLP הוא צינור ייצור של Safe Injection, Language and Domain Normalization, Quality Embeddings and Tasks (Classification/NER/RAG), SLO. ב-iGaming, הוא מתרגם טקסט כאוטי מביקורות, צ 'אטים, מסמכים וזרמים לפתרונות: תמיכה מהירה יותר, ציות שקוף, שחרור צפוי וכללים ברורים לשחקן.