NLP және мәтінді өңдеу
1) Неліктен iGaming-NLP платформасы
Қолдау және ұстап тұру: билеттердің авто-жіктелуі, маршруттау, дайын жауаптар.
Өнім және ASO: пікірлерді/релиз-ноталарды талдау, жаңартулардың әсерін мониторингілеу.
Комплаенс және тәуекел: PII/қаржыны табу, RG-сигналдар, күдікті схемалар.
Маркетинг/CRM: тақырыптар/ниеттер бойынша сегменттеу, дербес хабарламаларды генерациялау.
Білімді іздеу: FAQ/провайдерлердің саясаттарына/ережелеріне тез қол жеткізу, Q&A
Операциялар: әріптестер акцияларының, PSP, SLA лимиттерінің шарттарын парсинг.
2) Мәтін көздері және инжест
Арналар: тикеттер және саппорт чаттары, App Store/Google Play, әлеуметтік желілер/форумдар/жеделхаттар, e-mail/веб-нысандар, ішкі вики/саясаткерлер, ойын провайдерлерінің және PSP релиз-ноталары, қоңыраулар/стримдер транскрипттері (ASR), PDF (OCR) құжаттары.
Қалыпқа келтіру:- боттарды/спамдарды дедупликациялау, жою;
- тілді анықтау (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
- UTF-8-ге келтіру, эмодзи/сленг/транслитті қалыпқа келтіру;
- метадеректерді белгілеу: арна, тіл, қосымша/нұсқа, ел, бренд, ойын/провайдер, басымдық.
3) Құпиялылық және PII-редакция (by default)
PII табу және редакциялау: ТАӘ, телефондар, e-mail, карталар/IBAN, мекенжайлар, doc-ids.
Идентификаторларды токенизациялау (player_id→'u_tok_'), логтарда/фичтерде шикі PII-ге тыйым салу).
DSAR: субъектінің токені бойынша жылдам іздеу/жою; Legal Hold - WORM-лог.
Гео/тенант-оқшаулау: лицензия аймағында мәтін мен кілттерді сақтау.
4) Базалық лингвистика
Токенизация (эмодзиларды/хештегтерді/көңіл-күйлерді ескере отырып) және ұсыныстарды сегменттеу.
Қалыпқа келтіру: lowercasing, диакритиканы алып тастау (тілдер бойынша), қателерді түзету.
Лемматизация/стемминг (ru/tr/es/pt/en), морфологиялық белгілер (POS).
Stop-сөздер: тіл/доменге тәуелді тізімдер (iGaming-лексика кесілмеуі тиіс).
Сленг/жаргон: сөздіктер («фриспиндер», «ойнау», «баланс жейді», «Papara», «withdraw pending»).
5) Мәтінді ұсыну
Классика: n-грамм, TF-IDF - жіктеу/іздеу үшін жылдам baseline.
Эмбеддингтер: көп тілді трансформерлер (sentence/dual encoders) → іздеу, кластерлеу, RAG, дедупликация.
Домендік-қосымша оқытылған эмбеддингтер: қосымша саппорт/пікірлер/саясат → ↑ релеванттылық корпусында жаттығамыз.
Гибрид: BM25 + векторлық іздеу (ANN) → жоғары жабындылық және дәлдік.
6) Міндеттер класы және мысалдар
Жіктелуі: тақырыбы (төлемдер, KYC, бонустар, провайдер, RG), маңыздылығы, ниеті.
NER/RE: мәні (PSP, провайдерлер, ойындар, валюталар, құжаттар), байланыс (провайдер, страна/метод).
Ережелерді алу: бонустар/ұтыс шарттарының, PSP лимиттерінің (сомасы, уақыты, елі) парсингі.
Жиынтығы: тикеттер/тред/саясат, "TL; Саппорт пен менеджер үшін DR".
Q & A/білімді іздеу: вики/SSS/регламенттерден жауаптар, RG/AML процестерінің түсіндірмелері.
Модерация/уыттылық: нормативтік емес лексиканы, қатерлерді, алаяқтықты анықтау.
Аударма/оқшаулау: домен глоссарийі бар MT, post-edit.
ASR/OCR → мәтін: хаттар, сканерлер, қоңыраулар, стримдер - талданатын мәтінге.
7) Іздеу және RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Индекстеу: «ұзын құйрық» үшін BM25, эмбеддингтер үшін ANN (HNSW/IVF).
Chunking: 512-2048 токендер, overlap; бөлімдер/тақырыптар бойынша сегменттеу.
Реранкерлер: top-k дәлдігін арттыру үшін cross-encoder.
Дәйексөз: көздері көрсетілген жауаптар (id/тақырып/вики нұсқасы).
Guardrails: корпустан тыс «галлюцинацияларға» тыйым салу; домен шектеуі.
Көп тілділік: пайдаланушы тілінде сұрау салу, құжаттар - әртүрлі тілдерде → use көп тілді эмбеддингтер.
8) Тақырыптар мен аспектілер
Тақырыптық модельдеу: discovery тақырыптар үшін BERTopic/LDA.
Aspect-based NLP: аспектілер мен үндестіктің бірлескен моделі («Пікірлердің сентимент-талдауы» бөлімін қараңыз).
Аспектілер каталогы: төлемдер/қорытындылар/АКҚ/бонустар/бояулар/локализация/қолдау/нақты провайдер.
9) Модерация және тәуекел
Уыттылығы/абьюз: көп деңгейлі жіктеу (offensive, hate, threat).
Алаяқтық/соц-инжиниринг: «chargeback advice», «KYC айналып өту» үлгілері, сұр схемаларға сілтемелер.
RG-сигналдар: фрустрация/агрессия/өзін-өзі шектеу - жеке арна мен іс-қимыл саясатына.
Жекелік: модерация алдында redaction; PII жоқ логтар.
10) Сапа өлшемдері
Жіктелуі/NER: Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (әсіресе «сирек» сыныптар).
NER/RE: F1 @span мәні үшін, F1 @rel байланыстар үшін.
Іздеу: nDCG @k, Recall @k, MRR; будандар үшін - дәйексөздері бар жауаптардың үлесі.
Жиынтығы: ROUGE/BERTScore + human rubric (түсініктілігі/дәлдігі/қысқалығы).
RAG/Q & A: Exact/Partial Match, Faithfulness (келтірілетін фактілер пайызы), Answer Rate.
Көптілділік: тілдер/арналар бойынша метрика.
Операциялық: p95 жасырындылық, cost/сұрау, hit-rate кэш,% Zero-PII.
11) Сәулет және пайплайндар
11. 1 «Шикі мәтін → сигнал» ағыны
1. Ingest (API/webhooks/парсерлер/OCR/ASR)
2. PII-redact → тіл → қалыпқа келтіру (эмодзи/сленг/токендер)
3. Эмбеддингтер/фичтер (белгілер каталогы)
4. Тапсырмалар: жіктеу/NER/тон/модерация/ережелерді алу
5. Агрегациялар (Gold), алерттар және дашбордтар
11. 2 Іздеу/RAG
BM25 + векторлық индексі; реранк, дәйексөздер, жауаптар кэші; «Ең аз құжаттар N» саясаты (k-анонимділік).
11. 3 Сервинг
Сыныптау/іздеу үшін онлайн API/Q & A; кері индекстеу/ASO-талдау үшін batch; chat/stream модерациясы үшін stream.
12) MLOps және пайдалану
Үлгілерді тіркеу: нұсқа, күні, оқыту деректері, метрика, пайдалану шектеулері.
Shadow/Canary/Blue-Green релиздері; сапа/этика/жасырындылық шектері бойынша rollback.
Мониторинг: лексика/тілдердің дрейфі (PSI), жасырындылығы, уыттылығы FP/FN, faithfulness RAG.
Cost-менеджмент: эмбеддингтерді/жауаптарды кешіктіру, дистилляция/квантизация, роутинг «жеңіл/ауыр» модель.
13) Интеграция (use-cases)
Саппорт: тикеттердің авто-триажы (төлемдер/АҚК/бонустар), маңыздылығы бойынша басымдық, дайын жауаптар; пост-редактормен аудару.
Өнім/Dev: қате-репортаждарды кластерлеу, тредтерді жиынтықтау, «бояу үлгілерін» алу (модель/ОС/ойын).
Маркетинг/ASO: «1» себептерін алу, мәртебесінің FAQ/баннерлерін генерациялау.
RG/Комплаенс: сезімтал жағдайларды автоматты бағыттау, уыттылығын бақылау.
Операциялар: провайдерлік ережелер/PSP лимиттерінің парсингі, тұжырымдардың өзгеруі кезіндегі алерттар.
14) Үлгілер (пайдалануға дайын)
14. 1 Инференс 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 «Gold: nlp_events» схемасы
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 ережесінің мысалы (тәуекел-лексиконға қауіп)
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 Домендік лексика каталогы (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) Жетістік өлшемдері (бизнес/операциялар)
Саппорт: эскалациясыз авто-маршруттау, MTTA/MTTR,% «дұрыс» макростар.
ASO/NPS: рейтингпен және ұстап қалумен SI/тональдылықтың корреляциясы.
Комплаенс: нөлдік PII-ағу; SLA DSAR; түзетілген RG-маршруттардың үлесі.
Іздеу/RAG: дәйексөздері бар жауаптардың үлесі, жауапқа дейінгі уақыт, агенттердің қанағаттануы.
Құны: $/1k сұрау, hit-rate кэш, дистилляция үнемдеу.
16) Енгізу жол картасы
0-30 күн (MVP)
1. Ingest саппорт және пікірлер, PII-редакция, тіл/қалыпқа келтіру.
2. Бейзлайндар: тақырыптардың жіктелуі, үндестігі, уыттылығы (көп тілді модельдер).
3. FAQ/саясаттары бойынша гибридтік іздеу (ВМ25 + вектор); Дәйексөздері бар RAG.
4. SLO/сапасы дашбордтар; Zero-PII.
30-90 күн
1. PSP/провайдерлер/бонус ережелері үшін NER/RE; лимиттерді алу.
2. Aspect-based SA, билеттердің жиынтығы, авто-жауаптар (HITL).
3. Shadow → canary релиздері, лексика/тілдер дрейфінің мониторингі.
4. Реалтаймдағы стрим/чаттарды модерациялау; RG/төлемдер.
3-6 ай
1. Домендік-оқытылған эмбеддингтер, дистилляция; budgets құны бойынша.
2. RAG-дан анықтамаларды/FAQ/e-mail үлгілерін автогенерациялау.
3. Шарттардың парсингі/провайдерлердің релиз-ноттары, шарттардың өзгеруі кезіндегі тәуекелдер.
4. Құпиялылықтың сыртқы аудиті және сөздіктердің/аспектілердің тұрақты гигиена-сессиялары.
17) Қарсы үлгілер
PII бар логи/дашбордтар; редакциялаусыз құмсалғышқа ауыстыру.
Барлық тілдер/арналар үшін «бір өлшем»; игнор сленга/эмодзи.
Көздерге сілтеме жасамай Q&A (галлюцинациялар).
Билеттердің қол триажы «мәңгі» - авто-жіктелусіз және SLO-сыз.
Дрейф/этика және rollback-жоспар мониторингінсіз модель.
18) Байланысты бөлімдер
Сентимент-талдау пікірлер, API аналитика және метрика, DataOps-практикалар, MLOps: модельдерді пайдалану, Аномалиялар мен корреляцияларды талдау, Деректер ағындарынан алерттар, Қолжетімділікті бақылау, Сақтау саясаты, Деректер этикасы және ашықтық.
Жиынтығы
NLP - бұл өндірістік конвейер: қауіпсіз инжест, тілдік және домендік қалыпқа келтіру, сапалы эмбеддингтер және міндеттер (жіктеу/NER/RAG), бақылау және SLO. iGaming-те ол шолулардан, чаттардан, құжаттар мен ағымдардан хаотикалық мәтінді шешімдерге аударады: тез саппорт, мөлдір комплаенс, болжамды релиздер және ойыншы үшін түсінікті ережелер.