NLP e elaborazione di testi

1) Perché la piattaforma iGaming NLP

Supporto e ritenzione: classificazione automatica dei ticetti, routing, risposte pronte.
Prodotto e ASO: analisi delle recensioni/rilascio delle note, monitoraggio dell'impatto degli aggiornamenti.
Compendio e rischio: rilevamento di PI/finanza, segnali RG, schemi sospetti.
Marketing/CRM: segmentazione per argomenti/intenzioni, generazione di messaggi personali.
Ricerca di conoscenze: accesso rapido a FAQ/regole/regole dei provider, Q & A.
Operazioni: parsing dei termini azionari, limiti PSP, SLA soci.

2) Sorgenti di testi e iniezioni

I canali sono: ticket e chat zapport, App Store/Google Play, social media/forum/telegiornali, e-mail/moduli web, wiki/policy interne, rilascio-note dei provider di giochi e PSP, trascrizioni di chiamate/striam (ASR), PDF (OCR).

• deduplicazione, eliminazione dei bot/spam
• Definizione della lingua (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
• indicazione UTF-8, normalizzazione di emoji/slang/trasmissioni;
• mappatura dei metadati: canale, lingua, applicazione/versione, paese, marchio, gioco/provider, priorità.

3) Privacy e redazione PII (by default)

Rilevamento e redazione di PII: FIO, telefoni, e-mail, carte/BAN, indirizzi, doc-ids.
Tornizzazione degli identificatori (player_id→'u_tok _ '), disattivazione del PII crudo nei fogli/fogli.
DSAR: ricerca/rimozione rapida per token soggetto Legale Hold - Loga WORM.
Geo/tenant-isolante - Conservazione di testo e chiavi nella regione della licenza.

4) Linguistica di base

Tornizzazione (con emoji/hashtag/smile) e segmentazione delle offerte.
Normalizzazione: lowercasing, rimozione diacritica (lingue), correzione di errori.
Lemmatizzazione/stemming (ru/tr/es/pt/en), etichette morfologiche (POS).
Le parole stop sono lingue/dominio-elenchi dipendenti (il vocabolario iGaming non deve essere tagliato).
Slang/gergo: dizionari («frisini», «righe», «brucia l'equilibrio», «Papara», «withdraw pending»).

5) Visualizzazioni di testo

Classica: n-grammi, TF-IDF - baseline veloce per classificare/cercare.
Embeddings: trasformatori multilingue (sentence/dual encoders): ricerca, clustering, AG, deduplicazione.
Embedding di dominio-apprendistato: esercitiamo ulteriormente lo scafo/recensioni/policy.
Ibrido: BM25 + Ricerca vettoriale (ANN) → alta copertura e precisione.

6) Classe di attività e esempi

Classificazione: argomento (pagamenti, KYC, bonus, provider, RG), serietà, intenzione.
NER/RE: entità (PSP, provider, giochi, valute, documenti), comunicazioni (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
Recupero delle regole: parsing delle condizioni di bonus/rimborso, limiti PSP (importi, tempi, paesi).
Sommarizzazione: Ticket/Treed/Policy, "TL; DR per Zapport e Manager".
Q & A/ricerca di conoscenze: risposte da wiki/FAQ/regolamenti, spiegazioni dei processi RG/AML.
Moderazione/tossicità: rilevamento di vocaboli anormali, minacce, frodi.
Traduzione/localizzazione: MT con glossario di dominio, post-edit.
ASR/OCR→tekst: lettere, scansioni, chiamate, striam - nel testo analizzato.

7) Ricerca e RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Indicizzazione: BM25 per la coda lunga, ANN (HNSW/IVF) per gli embedding.
Chunking: 512-2048 token, con overlap; segmentazione per sezione/titolo.
Racker: cross-encoder per migliorare la precisione top-k.
Citazione: risposte con sorgenti (id/titolo/versione wiki).
Guardrails: Vietare le allucinazioni al di fuori dello scafo; vincolo di dominio.
Multi-lingue: query in lingua utente, documenti in lingue diverse, embedding multilingue.

8) Temi e aspetti

Simulazione tematica: BERTopic/LDA per temi discovery.
Aspect-based NLP - Modello congiunto di aspetti e tonalità (vedere Analisi centime delle recensioni).
Elenco degli aspetti: pagamenti/conclusioni/CUS/bonus/crash/localizzazione/supporto/provider specifico.

9) Moderazione e rischio

Tossicità/abuse: classificazione su più livelli (offensive, hate, threat).
Truffa/SOS-Engineering: cartelli «chargeback advice», «aggiramento KYC», riferimenti a diagrammi grigi.
I segnali RG sono fruttuosità/aggressività/autosufficienza in un canale e una politica di azione separati.
Privacy: redaction prima della moderazione; fogli senza PII.

10) Metriche di qualità

Classificazione/NER: Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (in particolare le classi «rare»).
NER/RE: F1 @ span per le entità, F1 @ rel per i collegamenti.
Ricerca: nDCG@k, Recall @ k, MRR; per gli ibridi, una percentuale di risposte con citazioni.
Sommario: ROUGE/BERTScore + human rubric (comprensione/precisione/brevità).
AG/Q & A: Exact/Part Match, Faithfulness (percentuale dei fatti citati), Answer Rate.
Multi-lingue: metriche per lingue/canali.
Operazione: p95 latitanza, cost/query, hit-rate cache,% Zero-PII nei fogli.

11) Architettura e pipeline

11. 1 Flusso di «testo grezzo»

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

2. PII-redact → → normalizzazione (emoji/slang/token)

3. Embedding/fici (catalogo dei segni)

4. Operazioni: classificazione/NER/tonalità/moderazione/estrazione delle regole

5. Aggregazioni (Gold), alert e dashboard

11. 2 Ricerca/RAG

Indice BM25 + vettoriale; Rink, citazioni, cache delle risposte Criterio minimo N documenti (k-anonimato).

11. 3 Cerving

API online per classificazione/ricerca/Q & A; batch per l'indicizzazione inversa/analisi ASO; stream per la modulazione di chat/striam.

12) MLOps e funzionamento

I modelli Registry sono la versione, la data, i dati di apprendimento, le metriche, i limiti di utilizzo.
Release Shadow/Canary/Blue-Green; rollback a soglie di qualità/etica/latitanza.
Monitoraggio: deriva del vocabolario/lingue (PSI), latitanza, tossicità FP/FN, faithfulness RAF.
Gestione cost: cache di embedding/risposte, distillazione/quantificazione, routing modello leggero/pesante.

13) Integrazioni (use-case)

Zapport: triage automatico dei ticetti (pagamenti/CUS/bonus), priorità per serietà, risposte pronte; traduzione post-editoriale.
Prodotto/Dave: clusterizzazione di errori, sommarizzazione di tredini, estrazione di modelli di crash (modello/sistema operativo/gioco).
Marketing/ASO: recupero delle cause «1», generazione FAQ/banner di stato.
RG/Complaens: routing automatico delle valigette sensibili, controllo della tossicità.
Operazioni: parsing delle regole di provider/limiti PSP, alert per le modifiche di formulazione.

14) Modelli (pronto per l'uso)

14. 1 Criterio di infertilità (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. Schema «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/корреляция

14. 3 Esempio di regole DSL (alert di rischio-lessico)

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 Catalogo vocabolario di dominio (sezione)

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) Metriche di successo (business/transazioni)

Zapport: routing automatico senza escalation, MTTA/MTTR,% macro «fedele».
ASO/NPS: correlazione SI/tonalità con rating e mantenimento.
Compilazione: zero fuoriuscite PII SLA DSAR; Percentuale di router RG corretti.
La percentuale di risposte con le citazioni, il tempo fino alla risposta, la soddisfazione degli agenti.
Costo: $/1k richieste, hit-rate cache, risparmio per distillazioni.

16) Road map di implementazione

0-30 giorni (MVP)

1. Ingest zapport e recensioni, revisione PII, lingua/normalizzazione.
2. Basline: classificazione dei temi, tonalità, tossicità (modelli multilingue).
3. Ricerca ibrida (VM25 + vettore) mediante FAQ/policy; La RAG con le citazioni.
4. Dashboard SLO/qualità; Zero-PII nei cassetti.

30-90 giorni

1. NER/RE per PSP/provider/regole di bonus; recupero dei limiti.
2. Aspect-based SA, sommarizzazione dei ticetti, risposte automatiche (HITL).
3. rilasci, controllo della deriva del vocabolario e delle lingue.
4. Moderazione di striam/chat in un realteim; alert RG/pagamenti.

3-6 mesi

1. Embeddings di dominio-apprendistato, distillazione; budget gets a costo.
2. Generazione automatica delle guide/FAQ/modelli di e-mail da RAF.
3. Parsing contratti/resoconti dei provider, alert quando i termini cambiano.
4. Controllo esterno della privacy e regolari sessioni igieniche di dizionari/aspetti.

17) Anti-pattern

Logi/dashboard con PII; Tradotto in cassette di sabbia senza modifica.
Una dimensione per tutte le lingue/canali; ignorare lo slang/emoji.
Q&A senza citare le fonti (allucinazioni).
Triaggio manuale dei ticetti «per sempre» - senza classificazione automatica e SLO.
Modello senza monitoraggio della deriva/etica e piano rollback.

18) Sezioni correlate

Analisi centimetriche delle recensioni, API degli analisti e delle metriche, EP, MLOps: utilizzo dei modelli, Analisi delle anomalie e delle correlazioni, Alert dei flussi di dati, Controllo dell'accesso, Criteri di conservazione, Etica dei dati e trasparenza.

Totale

NLP è una catena di montaggio di produzione: iniezione sicura, normalizzazione linguistica e di dominio, embedding e attività di qualità (classificazione/NER/RAG), osservabilità e SLO. Nel iGaming, traduce un testo caotico di recensioni, chat, documenti e striam in soluzioni: più veloce sapport, trasparente compilation, prevedibili rilasci e regole chiare per il giocatore.