NLP i przetwarzanie słów
1) Dlaczego NLP iGaming Platform
Wsparcie i zachowanie: automatyczna klasyfikacja biletów, routing, gotowe odpowiedzi.
Produkt i ASO: analiza/uwalnianie informacji zwrotnych, monitorowanie wpływu aktualizacji.
Zgodność i ryzyko: wykrywanie PII/finansowania, sygnały RG, podejrzane systemy.
Marketing/CRM: segmentacja według tematu/intencji, generowanie wiadomości osobistych.
Wyszukiwanie wiedzy: szybki dostęp do FAQ/polityki/zasad dostawcy, Q & A.
Operacje: rozliczanie warunków akcji, limitów PSP, partnerów SLA.
2) Źródła tekstów i fig
Kanały: bilety i czaty wsparcia, App Store/Google Play, sieci społecznościowe/fora/telegramy, e-mail/formularze internetowe, wewnętrzne wikis/polityki, notatki wydawnicze dostawców gier i PSP, transkrypty call/stream (ASR), dokumenty PDF (OCR).
Normalizacja:- Deduplikacja, eliminacja bot/spam
- definicja języka (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
- redukcja do UTF-8, normalizacja emoji/slang/translite;
- znacznik metadanych: kanał, język, aplikacja/wersja, kraj, marka, gra/dostawca, priorytet.
3) Prywatność i wydanie PII (domyślnie)
Wykrywanie i weryfikacja PII: pełna nazwa, numery telefonów, e-mail, mapy/IBAN, adresy, doc-ids.
Tokenizacja identyfikatorów (player_id→'u_tok_'), zakaz surowego PII w logach/funkcjach.
DSAR: szybkie wyszukiwanie/usuwanie przez token tematyczny; Hold - dziennik WORM.
Izolacja geo/najemcy: przechowywanie tekstu i kluczy w regionie licencji.
4) Podstawowa lingwistyka
Tokenizacja (w tym emoji/hashtags/emotikony) i segmentacja zdań.
Normalizacja: niskie wyniki, usuwanie diakrytyków (według języka), korygowanie pism.
Lemmatyzacja/stemming (ru/tr/es/pt/en), etykiety morfologiczne (POS).
Stop words: language/domain-dependent lists (iGaming słownictwo nie powinny być wycięte).
Slang/żargon: słowniki („freespins”, „wagering”, „eating balance”, „Papara”, „wycofać w toku”).
5) Przedstawienie tekstu
Klasyka: n-gramów, TF-IDF - szybki punkt odniesienia dla klasyfikacji/wyszukiwania.
Osadzenia: transformatory wielojęzyczne (zdanie/podwójne enkodery) → wyszukiwanie, klaster, RAG, deduplication.
Osadzenia wyszkolone w domenie: dodatkowo pociąg na korpusie wsparcia/recenzji/polityki →
Hybryda: BM25 + Vector Search (ANN) → wysoki zasięg i dokładność.
6) Klasa zadań i przykłady
Klasyfikacja: przedmiot (płatności, KYC, premie, dostawca, RG), powaga, intencja.
NER/RE: podmioty (PSP, dostawcy, gry, waluty, dokumenty), relacje (provayder i igra, PSP i metody).
Wydobycie przepisów: odparowanie warunków premii/zakładów, limity PSP (kwoty, czas, kraje).
Podsumowanie: bilety/wątki/polityki ", TL; DR ds. wsparcia i menedżera"
Pytania i odpowiedzi/wyszukiwanie wiedzy: odpowiedzi wiki/FAQ/regulamin, wyjaśnienia procesów RG/AML.
Umiarkowanie/toksyczność: wykrywanie wulgarności, zagrożenia, oszustwa.
Tłumaczenie/lokalizacja: MT z słownikiem domeny, po edycji.
ASR/OCR → tekst: litery, skany, połączenia, strumienie - do analizowanego tekstu.
7) Odzyskiwanie i RAG (generacja powiększona o odzyskiwanie)
Indeksowanie: BM25 dla „długiego ogona”, ANN (HNSW/IVF) dla osadów.
Chunking: 512-2048 żetony, z nakładaniem; segmentacja według sekcji/pozycji.
Dźwignie: koder krzyżowy w celu poprawy dokładności górnej k.
Cytowanie: Odpowiedzi źródłowe (id/title/wiki version).
Barierki: zakaz „halucynacji” poza kadłubem; ograniczenie domeny.
Wielojęzyczność: zapytanie w języku użytkownika, dokumenty w różnych językach → używać wielojęzycznych osadów.
8) Tematy i aspekty
Modelowanie tematyczne: BERTopic/LDA dla tematów odkrywania.
NLP oparte na aspekcie: wspólny model aspektów i tonalności (zob. sekcja „Analiza nastrojów recenzji”).
Katalog aspektów: płatności/wyjścia/CCM/bonuses/crushes/localization/support/specific provider.
9) Umiar i ryzyko
Toksyczność/nadużycie: wielopoziomowa klasyfikacja (ofensywa, nienawiść, zagrożenie).
Oszustwa/inżynieria społeczna: wzory „doradztwo obciążeń zwrotnych”, „obwodnica KYC”, linki do szarych systemów.
Sygnały RG: frustracja/agresja/samoograniczenie - w odrębny kanał i polityka działania.
Prywatność: przeredagowanie przed umiarkowaniem; kłody bez PII.
10) Wskaźniki jakości
Klasyfikacja/NER: Dokładność, makro/mikro F1, na klasę F1 (w szczególności klasy „rzadkie”).
NER/RE: F1 @ span dla podmiotów, F1 @ rel dla relacji.
Wyszukiwanie: nDCG @ k, Recall @ k, MRR; w przypadku hybryd - odsetek odpowiedzi z cytatami.
Podsumowanie: rdzeń ROUGE/BERONOcore + rubryka ludzka (zrozumiałość/dokładność/zwięzłość).
RAG/Q & A: dokładny/częściowy mecz, wierność, wskaźnik odpowiedzi.
Wielojęzyczność: mierniki według języka/kanału.
System operacyjny: opóźnienie p95, koszt/żądanie, hit-rate cache,% Zero-PII w logach.
11) Architektura i rurociągi
11. 1 Tekst surowy → strumień sygnału
1. Ingest (API/webhooks/parsers/OCR/ASR)
2. PII-redact → język → normalizacja (emoji/slang/tokens)
3. Osadzanie/funkcje (Katalog charakterystyk)
4. Zadania: klasyfikacja/NER/ton/moderacja/ekstrakcja reguł
5. Agregacje (złoto), wpisy i deski rozdzielcze
11. 2 Wyszukiwanie/RAG
Indeks BM25 + wektor; rerank, cytaty, pamięć podręczna odpowiedzi; zasady „minimalne dokumenty N” (k-anonimowość).
11. 3 Porcja
Online API do klasyfikacji/wyszukiwania/Q & A; partia dla indeksacji odwrotnej/analityki ASO; strumień do moderowania czatów/strumieni.
12) MLOp i działania
Modele rejestru: wersja, data, dane szkoleniowe, mierniki, limity użytkowania.
Wydania Shadow/Canary/Blue-Green; wsteczność progów jakości/etyki/opóźnień.
Monitorowanie: słownictwo/dryf językowy (PSI), opóźnienie, toksyczność FP/FN, wierność RAG.
Zarządzanie kosztami: buforowanie osadów/odpowiedzi, destylacja/kwantyzacja, model „lekki/ciężki”.
13) Integracja (przypadki użycia)
Wsparcie: automatyczny triage biletów (płatności/CUS/bonusy), priorytet dotkliwości, gotowe odpowiedzi; tłumaczenie po edycji.
Produkt/Dev: zgrupowanie raportów o błędach, podsumowanie wątków, wydobycie „wzorów awarii” (model/OS/gra).
Marketing/ASO: wyszukiwanie powodów „1”, generowanie często zadawanych pytań/banerów statusu.
RG/Zgodność: automatyczne kierowanie przypadków wrażliwych, kontrola toksyczności.
Operacje: przerywanie reguł dostawcy/limitów PSP, wpisy podczas zmian w brzmieniu.
14) Szablony (gotowe do użycia)
14. 1 Polityka wnioskowania (SLO/prywatność)
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 Program „złoto: 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 Przykład reguły DSL (alert do leksykonu ryzyka)
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 Katalog słownictwa domeny (fragment)
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) Metryka sukcesu (biznes/operacje)
Wsparcie: automatyczne routing bez eskalacji, MTTA/MTTR,% „poprawnych” makr.
ASO/NPS: SI/tonalność korelacja z ratingiem i zatrzymaniem.
Zgodność: zero wycieków PII; SLA DSAR; Odsetek prawidłowych routingów RG
Wyszukiwanie/RAG: odsetek odpowiedzi z cytatami, czas do odpowiedzi, satysfakcja agenta.
Koszt: $/1k żądania, hit-rate cache, oszczędności destylacji.
16) Plan działania w zakresie wdrażania
0-30 dni (MVP)
1. Najnowsze wsparcie i opinie, wydanie PII, język/normalizacja.
2. Linie podstawowe: klasyfikacja tematów, tonalność, toksyczność (modele wielojęzyczne).
3. Wyszukiwanie hybrydowe (BM25 + wektor) według FAQ/polityki; RAG z cytatami.
4. Deski rozdzielcze SLO/jakość; Zero-PII w dziennikach.
30-90 dni
1. NER/RE dla PSP/dostawców/zasad premii; limity wydobywcze.
2. SA oparte na aspekcie, podsumowanie biletów, automatyczne odpowiedzi (HITL).
3. Cień → wydania kanaryjskie, monitorowanie leksykonu/dryfu językowego.
4. Moderowanie strumieni/czatów w czasie rzeczywistym; Alerty/płatności RG.
3-6 miesięcy
1. Osadzanie przeszkolone domenami, destylacja; budżety według wartości.
2. Automatyczna generacja referencji/FAQ/szablony poczty elektronicznej z RAG.
3. Parsowanie kontraktów/informacji o zwolnieniu dostawców, wpisy, gdy zmieniają się warunki.
4. Zewnętrzny audyt prywatności i regularne sesje higieniczne słowników/aspektów.
17) Anty-wzory
dzienniki/deski rozdzielcze z PII; tłumaczenie na piaskownice bez edycji.
„Jeden rozmiar” dla wszystkich języków/kanałów; ignorować slang/emoji.
Pytania i odpowiedzi bez cytowania źródeł (halucynacje).
Ręczny triage biletów „na zawsze” - bez automatycznej klasyfikacji i SLO.
Model bez monitorowania dryfu/etyki i planu wstecznego.
18) Sekcje powiązane
Analizy nastrojów zwrotnych, Analizy i Metryka API, Praktyki OPS, MLOp: Wykorzystywanie modeli, Analiza anomalii i korelacji, Alerty strumieniowe danych, Kontrola dostępu, Polityka retencji, Etyka danych i przejrzystość.
Razem
NLP to rurociąg produkcyjny bezpiecznego wtrysku, normalizacji języka i domeny, osadzania i zadań jakościowych (klasyfikacja/NER/RAG), obserwowalności i SLO. W iGaming tłumaczy chaotyczny tekst z recenzji, czatów, dokumentów i strumieni na rozwiązania: szybsze wsparcie, przejrzysta zgodność, przewidywalne wydania i jasne zasady dla gracza.