NLPとワープロ

1）なぜNLP iGamingプラットフォーム

サポートと保持：チケットの自動分類、ルーティング、既製の回答。
製品とASO：フィードバック分析/リリースノート、更新の影響を監視します。
コンプライアンスとリスク：PII/ファイナンス検出、RG信号、疑わしいスキーム。
マーケティング/CRM：トピック/意図によるセグメンテーション、個人的なメッセージの生成。
知識検索：プロバイダへの迅速なアクセスFAQ/ポリシー/ルール、 Q&A。
操作：株式の条件、PSP制限、SLAパートナーを解析します。

2）テキストやイチジクのソース

チャンネル：チケットとサポートチャット、App Store/Google Play、ソーシャルネットワーク/フォーラム/電報、電子メール/ウェブフォーム、内部wiki/ポリシー、ゲームおよびPSPプロバイダのリリースノート、通話/ストリームトランスクリプト（ASR）、 PDFドキュメント（OCR）。

• 重複排除、ボット/スパム除去
• 言語定義（ru/tr/es/pt/en/ka/……）；
• UTF-8への還元、絵文字/スラング/翻訳の正規化；
• メタデータマークアップ：チャンネル、言語、アプリケーション/バージョン、国、ブランド、ゲーム/プロバイダー、優先度。

3）プライバシーとPIIエディション（デフォルト）

PII検出とリビジョン：フルネーム、電話番号、電子メール、マップ/IBAN、アドレス、doc-ids。
識別子のトークン化（player_id→'u_tok_')、ログ/機能における生のPIIの禁止。
DSAR：サブジェクトトークンによる迅速な検索/削除。リーガルホールド-WORMログ。
Geo/tenant isolation：ライセンス領域にテキストとキーを格納します。

4）基礎言語学

トークン化（絵文字/ハッシュタグ/絵文字を含む）と文のセグメンテーション。
正規化：小文字、ダイアクリティクスの除去（言語による）、タイプミスの修正。
Lemmatization/stemming （ru/tr/es/pt/en）、形態学的ラベル（POS）。
ストップワード：言語/ドメイン依存リスト（iGaming語彙を切り取るべきではありません）。
Slang/jargon：辞書（"freespins'、"賭け"、"食べるバランス"、"パパラ"、"保留中の撤退"）。

5）テキストの表現

Classics： n-grams、 TF-IDF-分類/検索のための高速ベースライン。
埋め込み：多言語トランス（文/デュアルエンコーダ）→検索、クラスタリング、RAG、重複排除。
ドメインで訓練された埋め込み：サポート/レビュー/ポリシーのボディでトレーニングすることができます。
ハイブリッド：BM25+ベクトル検索（ANN）→高いカバレッジと精度。

6）タスククラスと例

分類：対象（支払い、KYC、ボーナス、プロバイダー、RG）、深刻さ、意図。
NER/RE：エンティティ（PSP、プロバイダー、ゲーム、通貨、ドキュメント）、関係（provayder↔igra、 PSP↔strana/metod）。
ルールの抽出：ボーナス/賭け条件の解析、PSPの制限（量、時間、国）。

要約： チケット/スレッド/ポリシー"、TL；サポートとマネージャーのためのDR"

Q&A/knowledge search： wiki/FAQ/regulationsからの回答、RG/AMLプロセスの説明。
適度/毒性：冒涜、脅威、詐欺の検出。
翻訳/ローカライズ：ドメイン用語集のMT、ポストエディット。
ASR/OCR→tekst：文字、スキャン、呼び出し、ストリーム-分析されたテキストに。

7）検索とRAG（検索拡張世代）

インデックス作成：「ロングテール」のBM25、埋め込み用のANN （HNSW/IVF）。
チャンキング：512-2048トークン、オーバーラップ付き；セクション/見出しによるセグメンテーション。
レランカ：トップkの精度を向上させるクロスエンコーダ。
引用：ソースレスポンス（id/title/wikiバージョン）。
ガードレール：船体の外で「幻覚」を禁止する。ドメイン制限。
多言語：ユーザーの言語でのクエリ、異なる言語でのドキュメント→多言語埋め込みを使用します。

8）トピックと側面

テーマ別モデリング：発見テーマのためのBERTopic/LDA。
アスペクトベースのNLP：側面と調性の共同モデル（「レビューのセンチメント分析」セクションを参照）。
アスペクトカタログ：支払/出力/CCM/ボーナス/クラッシュ/ローカライズ/サポート/特定のプロバイダ。

9）モデレーションとリスク

毒性/乱用：マルチレベル分類（攻撃、憎悪、脅威）。
詐欺/ソーシャルエンジニアリング：パターン「チャージバックのアドバイス」、「KYCバイパス」、グレーのスキームへのリンク。
RGシグナル：不満/攻撃/自制心-別のチャネルとアクションポリシーに。
プライバシー：適正化前の再処理；PIIなしのログ。

10）品質指標

分類/NER：精度、マクロ/マイクロF1、クラスごとのF1（特に「レア」クラス）。
NER/RE：エンティティのF1@span、リレーションシップのF1@rel。
検索：nDCG@k、 Recall@k、 MRR；ハイブリッドの場合、引用符による応答の割合。
要約：ROUGE/BERTScore+human rubric（理解性/正確さ/簡潔さ）。
RAG/Q&A：正確/部分一致、忠実、回答率。
多言語：言語/チャネルによる指標。
オペレーティングシステム：p95レイテンシ、コスト/リクエスト、ヒットレートキャッシュ、ログの％Zero-PII。

11）アーキテクチャとパイプライン

11.1 Rawテキスト→シグナルストリーム

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

2.PII-redact→language→normalization（絵文字/スラング/トークン）

3.埋め込み/フィーチャー（特性カタログ）

4.タスク： 分類/NER/トーン/モデレーション/ルール抽出

5.集計（ゴールド）、アラート、ダッシュボード

11.2 検索/RAG

インデックスBM25+ベクトル；ランク、引用符、応答キャッシュ；「最小Nドキュメント」ポリシー（k-anonymity）。

11.3サービング

分類/検索/Q&AのためのオンラインAPI；リバースインデックス/ASO分析のためのバッチ。チャット/ストリームをモデレートするためのストリーム。

12） MLOpsおよび操作

レジストリモデル：バージョン、日付、トレーニングデータ、メトリック、使用限度。
シャドウ/カナリア/ブルーグリーンのリリース。品質/倫理/遅延しきい値のロールバック。
モニタリング：語彙/言語ドリフト（PSI）、レイテンシ、FP/FN毒性、忠実RAG。
コスト管理：埋め込み/応答のキャッシュ、蒸留/量子化、ルーティング「ライト/ヘビー」モデル。

13）統合（ユースケース）

サポート：チケットの自動トリアージ（支払い/CUS/ボーナス）、重大度の優先度、既製の回答；ポストエディットによる翻訳。
製品/開発：バグレポートのクラスタリング、スレッドの集計、クラッシュパターンの抽出（モデル/OS/ゲーム）。
マーケティング/ASO： 「1」の理由を取得し、FAQ/ステータスバナーを生成します。
RG/コンプライアンス：敏感な場合の自動ルーティング、毒性制御。
操作：プロバイダルール/PSP制限の解析、ワーディング変更時のアラート。

14）テンプレート（使用可能）

14.1推論ポリシー（SLO/プライバシー）

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「金：nlp_events」スキーム

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 DSLルールの例（リスクレキシコンへのアラート）

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ドメイン語彙カタログ（断片）

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）成功指標（ビジネス/オペレーション）

サポート：エスカレーションなしの自動ルーティング、MTTA/MTTR、「正しい」マクロの％。
ASO/NPS：評価および保持とのSI/tonalityの相関。

コンプライアンス： ゼロPIIリーク；SLA DSAR；正しいRGルーティングの割合

Search/RAG：引用による回答の割合、応答までの時間、エージェントの満足度。
コスト：$/1kリクエスト、ヒット率キャッシュ、蒸留の節約。

16）実装ロードマップ

0-30日（MVP）

1.サポートとレビュー、PII版、言語/正規化を取り込みます。
2.ベースライン：トピックの分類、調性、毒性（多言語モデル）。
3.FAQ/ポリシーによるハイブリッド検索（BM25+ベクトル）；引用符でRAG。
4.ダッシュボードSLO/品質；ログのZero-PII。

30-90日

1.PSP/プロバイダ/ボーナスルールのNER/RE；限界を抽出します。
2.アスペクトベースのSA、チケットの要約、自動応答（HITL）。
3.Shadow→canaryリリース、lexicon/language driftの監視。
4.リアルタイムでのストリーム/チャットのモデレーション。RGアラート/支払い。

3〜6ヶ月

1.ドメイン訓練された埋め込み、蒸留；値による予算。
2.RAGからの参照/FAQ/電子メールテンプレートの自動生成。
3.契約の解析/プロバイダのリリースノート、条件が変更されたときのアラート。
4.外部のプライバシー監査と辞書/側面の定期的な衛生セッション。

17）アンチパターン

PIIを使用したログ/ダッシュボード；編集せずにサンドボックスに翻訳。
すべての言語/チャネルのための「1つのサイズ」；スラング/絵文字を無視します。
ソース（幻覚）の引用なしのQ&A。
チケットの手動トリアージ「永遠に」-自動分類とSLOなし。
ドリフト/倫理およびロールバック計画を監視しないモデル。

18）関連セクション

フィードバックセンチメント分析、分析およびメトリクスAPI、 DataOpsプラクティス、MLOps：モデル搾取、異常および相関解析、データストリームアラート、アクセス制御、保持ポリシー、データ倫理および透明性。

合計

NLPは、Safe Injection、 Language and Domain Normalization、 Quality Embeddings and Tasks （Classification/NER/RAG）、 Observability、およびSLOの生産パイプラインです。iGamingでは、レビュー、チャット、ドキュメント、ストリームからカオスなテキストを、より迅速なサポート、透明なコンプライアンス、予測可能なリリース、プレーヤーの明確なルールなどのソリューションに変換します。