NLP 및 워드 처리
1) NLP iGaming 플랫폼
지원 및 유지: 티켓의 자동 분류, 라우팅, 기성품 답변.
제품 및 ASO: 피드백 분석/릴리스 노트, 업데이트의 영향 모니터링.
준수 및 위험: PII/금융 감지, RG 신호, 의심스러운 체계.
마케팅/CRM: 주제/의도 별 세분화, 개인 메시지 생성.
지식 검색: 공급자 FAQ/정책/규칙, Q & A에 대한 빠른 액세스
운영: 주식 조건, PSP 한도, SLA 파트너 분석.
2) 텍스트와 무화과의 출처
채널: 티켓 및 지원 채팅, App Store/Google Play, 소셜 네트워크/포럼/전보, 전자 메일/웹 양식, 내부 위키/정책, 게임 및 PSP 제공 업체의 메모 릴리스, ASR (통화/스트림 성적 증명서), DVD 문서 (OCR).
정규화:- 중복 제거, 봇/스팜 제거
- 언어 정의 (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
- 이모티콘/속어/트랜스 라이트의 정규화;
- 메타 데이터 마크 업: 채널, 언어, 응용 프로그램/버전, 국가, 브랜드, 게임/제공자, 우선 순위.
3) 개인 정보 보호 및 PII 버전 (기본적으로)
PII 탐지 및 개정: 전체 이름, 전화 번호, 전자 메일, 맵/IBAN, 주소, 문서.
식별자 (player _ id → 'u _ tok _') 의 토큰 화, 로그/기능의 원시 PII 금지.
DSAR: 주제 토큰에 의한 빠른 검색/삭제; 법적 보류-WORM 로그.
Geo/테넌트 격리: 라이센스 영역에 텍스트 및 키를 저장합니다.
4) 기본 언어학
토큰 화 (이모티콘/해시 태그/이모티콘 포함) 및 문장 세분화.
정규화: 소형 케이스, 분음 부호 제거 (언어 별), 오타 수정.
Lemmatization/stemming (ru/tr/es/pt/en), 형태 학적 레이블 (POS).
단어 중지: 언어/도메인 종속 목록 (iGaming 어휘를 잘라서는 안됩니다).
속어/전문 용어: 사전 ("프리스핀", "베팅", "식사 균형", "파 파라", "철회 보류 중").
5) 텍스트 표현
클래식: n-grams, TF-IDF-분류/검색을위한 빠른 기준.
내장: 다국어 변압기 (문장/이중 인코더) → 검색, 클러스터링, RAG, 중복 제거.
도메인 교육을받은 임베딩: 지원/리뷰/정책 기관에서 추가로 교육하십시오 → 인증 관련성.
하이브리드: BM25 + 벡터 검색 (ANN) → 높은 적용 범위 및 정확도.
6) 작업 클래스 및 예
분류: 주제 (지불, KYC, 보너스, 제공자, RG), 진지함, 의도.
NER/RE: 엔티티 (PSP, 제공자, 게임, 통화, 문서), 관계 (프로바이더 이그라, PSP 스트라 나/메토 드).
규칙 추출: 보너스/베팅 조건 분석, PSP 제한 (금액, 시간, 국가).
요약: 티켓/스레드/정책, "TL; 지원 및 관리자를위한 DR. "
Q & A/지식 검색: wiki/FAQ/레귤레이션의 답변, RG/AML 프로세스에 대한 설명.
중재/독성: 욕설, 위협, 사기 탐지.
번역/현지화: 도메인 용어집, 편집 후 MT.
ASR/OCR → tekst: 분석 된 텍스트로 문자, 스캔, 통화, 스트림.
7) 검색 및 RAG (검색 증강 세대)
인덱싱: "롱 테일" 의 경우 BM25, 임베딩의 경우 ANN (HNSW/IVF).
청킹: 512-2048 토큰, 겹침; 섹션/제목별로 세분화.
재실행기: 상단 k의 정확도를 향상시키기위한 크로스 인코더.
인용: 출처 응답 (id/제목/wiki 버전).
Guardrails: 선체 외부의 "환각" 금지; 도메인 제한.
다국어: 사용자 언어로 쿼리, 다른 언어로 된 문서 → 다국어 임베딩을 사용합니다.
8) 주제와 측면
주제 모델링: 발견 테마를위한 BERTopic/LDA.
측면 기반 NLP: 측면과 색조의 공동 모델 ("리뷰의 감정 분석" 섹션 참조).
측면 카탈로그: 결제/출력/CCM/보너스/크러쉬/현지화/지원/특정 제공 업체.
9) 중재 및 위험
독성/남용: 다단계 분류 (공격, 증오, 위협).
사기/사회 공학: 패턴 "차지 백 조언", "KYC 바이 패스" 는 회색 구성표로 연결됩니다.
RG 신호: 좌절/침략/자제력-별도의 채널 및 행동 정책으로.
개인 정보 보호: 중재 전에 수정; PII가없는 로그.
10) 품질 지표
분류/NER: 정확도, 매크로/마이크로 F1, 클래스 당 F1 (특히 "희귀 한" 클래스).
NER/RE: 엔티티의 경우 F1 @ span, 관계의 경우 F1 @ rel.
검색: nDCG @ k, Recall @ k, MRR; 하이브리드의 경우 따옴표가있는 응답의 비율.
요약: ROUGE/BERTScore + 인간 루 브릭 (이해력/정확도/간결함).
RAG/Q & A: 정확한/부분 경기, 충실 함, 답변 속도.
다국어: 언어/채널 별 지표.
운영 체제: p95 대기 시간, 비용/요청, 적중률 캐시,% Zero-PII 로그.
11) 건축 및 파이프 라인
11. 1 원시 텍스트 → 신호 스트림
1. Ingest (API/webhooks/parsers/OCR/ASR)
2. PII 수정 → 언어 → 정규화 (이모티콘/속어/토큰)
3. 내장/기능 (특성 카탈로그)
4. 작업: 분류/NER/톤/중재/규칙 추출
5. 집계 (골드), 경고 및 대시 보드
11. 검색/RAG 2 개
색인 BM25 + 벡터; 재실행, 견적, 응답 캐시; "최소 N 문서" 정책 (k 익명 성).
11. 3 봉사
분류/검색/Q & A를위한 온라인 API; 리버스 인덱싱/ASO 분석을위한 배치; 채팅/스트림 조정을 위해 스트리밍합니다
12) MLOps 및 작동
레지스트리 모델: 버전, 날짜, 교육 데이터, 메트릭, 사용 제한.
Shadow/Canary/Blue-Green 릴리스; 품질/윤리/대기 시간 기준에 대한 롤백.
모니터링: 어휘/언어 드리프트 (PSI), 대기 시간, FP/FN 독성, 충실 성 RAG.
비용 관리: 임베딩/응답 캐싱, 증류/양자화, "가벼운/무거운" 모델 라우팅.
13) 통합 (사용 사례)
지원: 티켓 자동 심사 (결제/CUS/보너스), 심각도의 우선 순위, 기성품 답변; 편집 후 번역.
제품/데브: 버그 보고서 클러스터링, 스레드 합산, "충돌 패턴" 추출 (모델/OS/게임).
마케팅/ASO: "1" 이유를 검색하여 FAQ/상태 배너를 생성합니다.
RG/준수: 민감한 경우의 자동 라우팅, 독성 제어.
작업: 공급자 규칙/PSP 제한 분석, 문구 변경시 경고.
14) 템플릿 (사용할 준비)
14. 1 간섭 정책 (SLO/개인 정보 보호)
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 responses14. 2 "골드: nlp _ 이벤트" 체계
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/корреляция14. 3 DSL 규칙의 예 (위험 사전 경고)
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 도메인 어휘 카탈로그 (조각)
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) 성공 지표 (비즈니스/운영)
지원: 에스컬레이션없이 자동 라우팅, MTTA/MTTR, "올바른" 매크로의%.
ASO/NPS: 등급 및 유지와의 SI/음조 상관 관계.
준수: 제로 PII 누출; SLA DSAR; 올바른 RG 라우팅 비율
검색/RAG: 인용 비율, 응답 시간, 에이전트 만족도.
비용: $/1k 요청, 적중률 캐시, 증류 절약.
16) 구현 로드맵
0-30 일 (MVP)
1. 지원 및 리뷰, PII 에디션, 언어/정규화.
2. 기본: 주제 분류, 음조, 독성 (다국어 모델).
3. FAQ/정책에 의한 하이브리드 검색 (BM25 + 벡터); 인용문이있는 RAG.
4. 대시 보드 SLO/품질; 로그에서 제로 PII.
30-90 일
1. PSP/제공자/보너스 규칙에 대한 NER/RE; 한계를 추출합니다.
2. 측면 기반 SA, 티켓 요약, 자동 응답 (HITL).
3. 그림자 → 카나리아 릴리스, 어휘/언어 드리프트 모니터링.
4. 실시간으로 스트림/채팅 중재; RG 경고/지불.
3-6 개월
1. 도메인 훈련 임베딩, 증류; 가치 별 예산.
2. RAG의 참조 자동 생성/FAQ/전자 메일 템플릿.
3. 공급자의 계약/릴리스 메모를 구문 분석하면 조건이 변경 될 때 경고합니다.
4. 외부 개인 정보 보호 감사 및 사전/측면의 정기적 인 위생 세션.
17) 반 패턴
PII가있는 통나무/대시 보드; 편집하지 않고 샌드 박스로 변환합니다.
모든 언어/채널에 대한 "하나의 크기"; 속어/이모티콘을 무시하십시오.
출처를 인용하지 않은 Q&A (환각).
자동 분류 및 SLO없이 "영원히" 티켓의 수동 심사.
드리프트/윤리 및 롤백 계획을 모니터링하지 않고 모델.
18) 관련 섹션
피드백 감정 분석, 분석 및 지표 API, DataOps 관행, MLop: 모델 탐색, 변칙적 및 상관 관계 분석, 데이터 스트림 경고, 액세스 제어, 보존 정책, 데이터 윤리 및 투명성.
합계
NLP는 안전한 주입, 언어 및 도메인 정규화, 품질 구현 및 작업 (분류/NER/RAG), 관찰 성 및 SLO의 생산 파이프 라인입니다. iGaming에서 그는 리뷰, 채팅, 문서 및 스트림의 혼란스러운 텍스트를 더 빠른 지원, 투명한 규정 준수, 예측 가능한 릴리스 및 플레이어의 명확한 규칙과 같은 솔루션으로 변환합니다.