NLP жана тексттерди иштетүү
1) Эмне үчүн iGaming-платформа NLP
Колдоо жана сактоо: билеттердин авто-классификациясы, багыттоо, даяр жооптор.
Продукт жана ASO: сын-пикирлерди/релиздик ноталарды талдоо, жаңыртуулардын таасирин көзөмөлдөө.
Комплаенс жана тобокелдик: PII/финансы аныктоо, RG сигналдары, шектүү схемалар.
Маркетинг/CRM: темалар/ниеттер боюнча сегменттөө, жеке билдирүүлөрдү түзүү.
Билим издөө: FAQ/саясатка/провайдерлердин эрежелерине тез жетүү, Q&A
Операциялар: акциялардын шарттарын парсинг, PSP лимиттери, өнөктөштөрдүн SLA.
2) Текст булактары жана инжест
Каналдар: тикеттер жана саппорт чаттары, App Store/Google Play, социалдык тармактар/форумдар/телеграммалар, электрондук почта/веб-формалар, ички вики/саясатчылар, оюн провайдерлеринин жана PSPдин релиз ноталары, чалуулардын/агымдардын транскрипттери (ASR), PDF документтери (OCR).
Нормалдашуу:- дедупликация, ботторду/спамды жоюу;
- тилдин аныктамасы (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
- UTF-8 алып келүү, эмодзи/сленг/транслит нормалдаштыруу;
- мета маалымат белгилөө: канал, тил, тиркеме/версия, өлкө, бренд, оюн/провайдер, артыкчылык.
3) Купуялык жана PII-чыгаруу (by default)
PII аныктоо жана редакциялоо: аты-жөнү, телефондор, электрондук почта, карталар/IBAN, даректер, doc-ids.
Идентификаторлорду токендештирүү (player_id→'u_tok_'), чийки PIIлерге тыюу салуу.
DSAR: тез издөө/субъектинин Токен алып салуу; Legal Hold - WORM-лог.
Гео/тенант-изоляция: лицензиянын аймагында текстти жана ачкычтарды сактоо.
4) Базалык лингвистика
Токенизациялоо (эмодзилерди/хэштегтерди/смайлдерди эске алуу менен) жана сунуштарды сегменттөө.
Нормалдаштыруу: lowercasing, диакритиканы алып салуу (тилдер боюнча), каталарды оңдоо.
Лемматизация/стемминг (ru/tr/es/pt/en), морфологиялык белгилер (POS).
Stop-сөздөр: тил/доменге көз каранды тизмелери (iGaming-лексика кесип керек эмес).
Сленг/жаргон: сөздүктөр ("фриспиндер", "ойноо", "баланс жейт", "Papara", "withdraw pending").
5) Текст сунуштары
Классика: n-граммдар, TF-IDF - классификация/издөө үчүн тез baseline.
Эмбеддингдер: көп тилдүү трансформерлер (sentence/dual encoders) → издөө, кластерлештирүү, RAG, дедупликация.
Домендик-кошумча даярдалган эмбеддингдер: саппорттун/сын-пикирлердин/саясаттын корпусунда кошумча машыгуу → ↑ актуалдуулук.
Гибрид: BM25 + Vector издөө (ANN) → жогорку каптоо жана тактык.
6) Милдеттердин классы жана мисалдар
Классификация: тема (төлөмдөр, KYC, бонустар, провайдер, RG), олуттуулук, ниет.
NER/RE: маңыз (PSP, провайдерлер, оюндар, валюталар, документтер), байланыш (провайдер, PSP, өлкө/ыкма).
Эрежелерди алуу: бонустардын/ойноо шарттарынын парсинги, PSP лимиттери (суммалар, убакыт, өлкөлөр).
Суммардык: тикеттер/трек/саясат, "TL; DR саппорт жана менеджер үчүн".
Q & A/билим издөө: вики/FAQ/регламенттерден жооптор, RG/AML процесстеринин түшүндүрмөлөрү.
Модерация/уулуулук: сөгүнүүнү, коркутууларды, алдамчылыкты аныктоо.
Котормо/локализация: MT домен сөздүгү менен, post-edit.
ASR/OCR → текст: каттар, сканерлер, чалуулар, агымдар - талдоого текст.
7) Издөө жана RAG (Retrieval-Augmented муун)
Индекстөө: "узун куйрук" үчүн BM25, ANN (HNSW/IVF) эмбеддинг үчүн.
Chunking: 512-2048 токендер, overlap менен; бөлүмдөр/аталыштар боюнча сегменттөө.
Rerancers: жогорку k тактыгын жогорулатуу үчүн cross-encoder.
Цитата: булактарын көрсөтүү менен жооптор (id/аталышы/wiki версиясы).
Guardrails: "Галлюцинацияларга" тыюу салуу; домен чектөө.
Көп тилдүүлүк: колдонуучунун тилинде суроо, документтер - ар кандай тилдерде → use көп тилдүү эмбеддингдер.
8) Темалар жана аспектилери
Тематикалык моделдөө: BERTopic/LDA үчүн discovery темалар.
Aspect-based NLP: аспектилердин жана тоналдуулуктун биргелешкен модели ("Сентименттик сын-пикирлерди талдоо" бөлүмүн караңыз).
Аспектилердин каталогу: төлөмдөр/корутундулар/CUS/бонустар/краштар/локализация/колдоо/конкреттүү провайдер.
9) Модерация жана тобокелдик
Уулуулук/кыянаттык: көп баскычтуу классификация (offensive, hate, threat).
алдамчылык/социалдык инженерия: "chargeback advice", "KYC айланып өтүү" үлгүлөрү, боз схемаларга шилтемелер.
RG сигналдары: капалануу/агрессия/өзүн-өзү чектөө - өзүнчө канал жана иш-аракеттер саясаты.
Купуялык: модерация алдында redaction; PII жок Логи.
10) Сапат Metrics
Классификация/NER: Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (өзгөчө "сейрек" класстар).
NER/RE: F1 заттар үчүн @span, F1 байланыш үчүн @rel.
Издөө: nDCG @k, Recall @k, MRR; гибриддер үчүн - цитаталар менен жооптордун үлүшү.
Суммардык: ROUGE/BERTScore + human rubric (түшүнүктүүлүк/тактык/кыскалык).
RAG/Q & A: Exact/Partial Match, Faithfulness (келтирилген фактылардын пайызы), Answer Rate.
Көп тилдүүлүк: тилдер/каналдар боюнча метрика.
Иштетүү: p95 жашыруун, cost/суроо-талап, hit-rate кэш,% Zero-PII logs.
11) Архитектура жана пайплайндар
11. 1 Агым "чийки текст → сигнал"
1. Ingest (API/webhooks/parsers/OCR/ASR)
2. PII-redact → тил → нормалдаштыруу (эмодзи/сленг/токендер)
3. Эмбеддингдер/чиптер (белгилердин каталогу)
4. Милдеттери: классификация/NER/тон/модерация/эрежелерди алуу
5. Агрегаттар (Gold), Алерт жана Dashboard
11. 2 Издөө/RAG
BM25 индекси + вектордук; реранк, цитата, жооп кэш; "Документтердин минималдуу N" саясаты (k-анонимдүүлүк).
11. 3 Сервинг
Онлайн классификация API/издөө/Q & A; тескери индекстөө/ASO-аналитика үчүн batch; чаттарды/агымдарды модерациялоо үчүн агым.
12) MLOps жана иштетүү
Registry моделдер: Version, Date, окутуу маалыматтар, метрика, чектөө колдонуу.
Shadow/Canary/Blue-Green релиздери; rollback сапаты/этика/жашыруун босогосунда.
Мониторинг: дрейф лексика/тилдер (PSI), жашыруун, уу FP/FN, faithfulness RAG.
Cost-менеджмент: эмбеддинг/жоопторду кэш, дистилляция/квантизация, роутинг "жеңил/оор" модель.
13) Интеграция (use-cases)
Саппорт: билеттердин авто-триажы (төлөмдөр/КУС/бонустар), олуттуулук боюнча артыкчылык, даяр жооптор; пост-редактор менен котормо.
Продукт/Dev: ката-репортаждарды кластерлөө, треддерди кошуу, "боёк үлгүлөрүн" алуу (модель/OS/оюн).
Маркетинг/ASO: "1" себептерин алуу, FAQ/баннерлерди түзүү.
RG/Комплаенс: автоматтык жол сезгич учурларда, уулуулукту көзөмөлдөө.
Операциялар: провайдердик эрежелердин/PSP лимиттеринин парсинги, формулировкаларды өзгөртүүдө алерт.
14) Үлгүлөр (колдонууга даяр)
14. 1 Infenerce саясаты (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 responses14. 2 Схема "Алтын: 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/корреляция14. 3 Мисалы DSL эрежелери (тобокелдик-лексикон боюнча алерт)
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 Домендик лексика каталогу (фрагмент)
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) Ийгиликтин көрсөткүчтөрү (бизнес/операциялар)
Саппорт: эскалация жок авто-багыттоо, MTTA/MTTR,% "туура" макрос.
ASO/NPS: Рейтинг жана кармап туруу менен SI/тон корреляциясы.
Комплаенс: нөлдүк PII агып; SLA DSAR; туура RG-маршруттардын үлүшү.
Издөө/RAG: цитаталар менен жооптордун үлүшү, жоопко чейинки убакыт, агенттердин канааттануу.
Баасы: $/1k суроо-талап, hit-rate кэш, distillation үнөмдөө.
16) Ишке ашыруунун жол картасы
0-30 күн (MVP)
1. Ingest саппорт жана сын-пикирлер, PII-чыгаруу, тил/нормалдаштыруу.
2. Бейзлайндар: темалардын классификациясы, тоналдуулугу, уулуулугу (көп тилдүү моделдер).
3. Гибриддик издөө (VM25 + Vector) FAQ/саясат боюнча; RAG цитаталар менен.
4. Dashbord SLO/сапаты; Zero-PII логдордо.
30-90 күн
1. PSP/провайдерлер/бонустардын эрежелери үчүн NER/RE; лимиттерди алуу.
2. Aspect-based SA, билеттердин суммасы, авто жооптор (HITL).
3. Shadow → canary релиздери, лексика/тилдердин drift мониторинг.
4. Реалтаймдагы агымдардын/чаттардын модерациясы; RG/төлөмдөр.
3-6 ай
1. Домендик эмбеддингдер, дистилляция; budgets наркы боюнча.
2. RAG маалымкаттарын/FAQ/электрондук почта үлгүлөрүн автогенерациялоо.
3. Келишимдердин парсинги/провайдерлердин релиз-ноталары, шарттар өзгөргөндө алерталар.
4. Тышкы аудит купуялык жана үзгүлтүксүз гигиена сессиялар сөздүктөр/аспектилери.
17) Анти-үлгүлөрү
PII менен Логи/дашборддор; түзөтүүсүз кумсаларга которуу.
Бардык тилдер/каналдар үчүн "бир өлчөм"; ignor сленга/эмодзи.
Q&A эч кандай шилтеме булактары (галлюцинация).
"Түбөлүк" билеттердин кол триажы - авто классификациясы жана SLO жок.
Drift/этика жана rollback планы мониторинг жок модели.
18) Байланыштуу бөлүмдөр
Sentiment-талдоо сын-пикирлер, API аналитика жана метрика, DataOps-Practices, MLOps: моделдерди иштетүү, Аномалияларды жана байланыштарды талдоо, Маалымат агымынын Алерталар, Access Control, Сактоо саясаты, Маалыматтардын этикасы жана ачыктыгы.
Жыйынтык
NLP - бул өндүрүштүк конвейер: коопсуз инжест, тил жана домендик нормалдаштыруу, сапаттуу эмбеддинг жана тапшырмалар (классификация/NER/RAG), байкоо жана SLO. iGaming, ал сын-пикирлерден, чаттардан, документтерден жана агымдардан чечимдерге башаламан текстти которот: тез саппорт, ачык комплаенс, болжолдуу релиздер жана оюнчу үчүн түшүнүктүү эрежелер.