NLP e processamento de texto

1) Porquê a plataforma iGaming NLP

Suporte e retenção: classificação automática de tíquetes, rotação, respostas prontas.
Produto e ASO: análise de comentários/notas de lançamento, monitoramento do impacto das atualizações.
Complacência e risco: detecção de PII/finanças, sinais RG, esquemas suspeitos.
Marketing/CRM: segmentação por tópicos/intenções, geração de mensagens pessoais.
Pesquisa de conhecimento: acesso rápido à FAQ/políticas/regulamentos dos provedores, Q & A.
Operações: parsing de termos de ações, limites PSP, SLA associados.

2) Fontes de texto e injeções

Os canais são: tíquetes e bate-papos de safort, App Store/Google Play, redes sociais/fóruns/telégrafos, e-mail/formulários de web, wicks/políticas internas, notas de lançamento de provedores de jogos e PSP, transcrições de chamadas/striptease (ASR), documentos PDF (OCR).

• Deduplicação, eliminação de bots/spam;
• definição da língua (br/tr/es/pt/en/ka/...);
• O resultado do UTF-8, a normalização do emoji/xisto/transmitido;
• sinalização de metadados: canal, língua, aplicativo/versão, país, marca, jogo/provedor, prioridade.

3) Privacidade e edição PII (by default)

Detecção e redação do PII: FIO, telefones, e-mails, cartões/IBAN, endereços, doc-ids.
Localização de ID (player_id→'u_tok _ '), proibição de PII cru em logs/fichas.
DSAR: pesquisa rápida/remoção por tocador; Legal Hold - Logólogo WORM.
Geo/tenante-isolamento: armazenamento de texto e chaves na região da licença.

4) Linguística básica

Toquenização (com emojis/hashtag/emotiles) e segmentação de frases.
Normalização: lowercasing, remoção de diacriticas (em línguas), correção de falhas.
Lemmatização/stemming (br/tr/es/pt/en), marcas morfológicas (POS).
Palavras stop: linguagem/domínio-dependentes (o vocabulário iGaming não deve ser cortado).
Sleng/jargão: dicionários («frisas», «refogado», «queimando o equilíbrio», «Papara», «withdraw pending»).

5) Exibições de texto

Clássico n-grama, TF-IDF - baseline rápida para classificação/pesquisa.
Embeddings: Transformers multilingues (sentence/dual encoders) → pesquisa, clusterização, RAP, dedução.
Embeddings de domínios pré-estudados - Treinamos adicionalmente no corpo de safort/comentários/políticas → ↑relevantnost.
Híbrido BM25 + pesquisa vetorial (ANNE) → cobertura alta e precisão.

6) Classe de tarefas e exemplos

Classificação: tema (pagamentos, KYC, bônus, provedor, RG), seriedade, intenção.
NER/RE: entidades (PSP, provedores, jogos, moedas, documentos), comunicações (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
Extração de regras: parsing de condições de bónus/saques, limites PSP (valores, tempo, países).
Somarização: tíquetes/trejeitos/políticas, "TL; Dr. Safort e Gerente".
Q & A/pesquisa de conhecimento: respostas de wicky/FAQ/regulamentos, explicações de RG/AML.
Moderação/toxicidade: detecção de vocabulário anormal, ameaças, fraude.
Tradução/localização: MT com glossário de domínio, pós-edit.
E-mails, scans, chamadas, striptease - no texto analisado.

7) Pesquisa e RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Indexação: BM25 para «cauda longa», ANN (HNSW/IVF) para embeddings.
Chunking: 512-2048 tokens, com overlap; segmentação por seção/título.
Retankers: cross-encoder para melhorar a precisão top-k.
Citação: respostas com origem (id/título/versão viki).
Guardrails: proibição de alucinações fora do corpo; limitação de domínio.
Multi-linguagem: consulta no idioma do usuário, documentos em diferentes idiomas → use embeddings multilingues.

8) Temas e aspectos

Simulação temática: BERTopic/LDA para tópicos discovery.
Aspect-based NLP: modelo colaborativo de aspectos e tonalidades (consulte Análise central de levantamentos).
Catálogo de aspectos: pagamentos/conclusões/CUS/bónus/crachá/localização/suporte/provedor específico.

9) Moderação e risco

Toxicidade/abuse: classificação em vários níveis (offensive, hate, threat).
Fraude/SZ Engenharia: pattern «chargeback advice», «contornar KYC», referências a esquemas cinzentos.
Sinais RG: frutação/agressão/auto-limitação - em um canal e política de ação separados.
Privacidade: redação antes da moderação; logs sem PII.

10) Métricas de qualidade

Classificação/NER: Accuracy, macro/micro Fórmula, per-class Fórmula (especialmente as classes «raras»).
NER/RE: Fórmula @ span para entidades, Fórmula @ rel para ligações.
Pesquisa: Recall @ k, MRR; para os híbridos, uma proporção de respostas com citações.
Somarização: ROUGE/BERTScore + human rubric (noção/precisão/curta).
RAP/Q & A: Exact/Partital Match, Faithfulness (porcentagem dos fatos citados), Answer Rate.
Multiplicidade: métricas em idiomas/canais.
Operação: p95 laticínios, custo/consulta, hit-rate de cachê,% Zero-PII em logs.

11) Arquitetura e Pipilhas

11. 1 Fluxo de «texto bruto → sinal»

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

2. PII-redact → linguagem → normalização (emoji/xisto/tokens)

3. Embeddings/fichas (catálogo de sinais)

4. Tarefas: classificação/NER/tom/moderação/extração de regras

5. Agregações (Gold), alertas e dashboards

11. 2 Pesquisa/RAP

Índice BM25 + vetor; relank, citações, caixa de respostas; política «mínimo N documentos» (k-anonimato).

11. 3 Serving

API online para classificação/pesquisa/Q & A; batch para a indexação reversa/ASO-analistas; stream para moderação de bate-papos/striptease.

12) MLOps e exploração

Modelos Registry: versão, data, dados de treinamento, métricas, limitações de uso.
Shadow/Canary/Blue-Green lançamentos; rollback por liminares de qualidade/ética/latência.
Monitoramento: vocabulário/linguagem à deriva (PSI), latência, toxicidade FP/FN, faithfulness RAP.
Gerenciamento de custo: cajulação de embeddings/respostas, destilação/quantificação, routing «leve/pesado» modelo.

13) Integração (use-cases)

Safort: triagem automática de tíquetes (pagamentos/CUS/bônus), prioridade de seriedade, respostas prontas; Tradução pós-editorial.
Produto/Dave: Clusterização de erros de reporte, somarização de trechos, extração de «padrões de colapso» (modelo/OS/jogo).
Marketing/ASO: extração de causas «1», geração de FAQ/banners de status.
RG/Complaens: Rotação automática de malas sensíveis, controle de toxicidade.
Operações: parsing de regras de provimento/limites de PSP, alertas para alterações de formulação.

14) Modelos (pronto para uso)

14. 1 Política de inferência (SLO/Private)

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 Esquema «Gold: 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/корреляция

14. 3 Exemplo de regras DSL (alert de risco-vocabulário)

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 Catálogo de vocabulário de domínio (fatia)

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) Métricas de sucesso (negócios/transações)

Zapport: condução automática sem escalação, MTTA/MTTR,% de macros «fiéis».
ASO/NPS: correlação SI/tonalidade com classificação e retenção.
Complaens: vazamentos PII nulos; SLA DSAR; A proporção de roteiros RG corretos.
Pesquisa/RAP: proporção de respostas com citações, tempo até a resposta, satisfação dos agentes.
Custo: $/1k consultas, hit-rate em dinheiro, poupança em destilados.

16) Mapa de trânsito de implementação

0-30 dias (MVP)

1. Ingest safort e comentários, edição PII, linguagem/normalização.
2. Basline: classificação de tópicos, tonalidade, toxicidade (modelos multilingues).
3. Busca híbrida (VM25 + vetor) por FAQ/políticas; A RAG com citações.
4. Dashboards SLO/qualidade; Zero-PII nos logs.

30 a 90 dias

1. NER/RE para PSP/provedores/regras de bônus; extração de limites.
2. Aspect-based SA, somarização de tíquetes, respostas automáticas (HITL).
3. lançamentos, monitoramento da deriva do vocabulário/línguas.
4. Moderação de striptease/bate-papo no realtaim; alert RG/pagamentos.

3-6 meses

1. Embeddings pré-estudados, destilação; budgets em termos de custo.
2. Geração automática de ajuda/FAQ/modelos de e-mail da RAP.
3. Parsing contratos/notas de lançamento dos provedores, alertas quando as condições são alteradas.
4. Auditoria externa de privacidade e sessão regulares de higiene de dicionários/aspectos.

17) Anti-pattern

Logs/dashboards com PII; traduzir-se em canetas de areia sem edição.
«Tamanho único» para todos os idiomas/canais; Ignorar o xisto/emoji.
Q&A sem citar fontes (alucinações).
Triagem manual de tíquetes «para sempre» - sem classificação automática ou SLO.
Modelo sem monitoramento à deriva/ética e plano rollback.

18) Seções relacionadas

Análise Central de Levantamentos, API Analistas e Métricas, Gestão de Dados, MLOps: Operação de Modelos, Análise de Anomalias e Correlações, Alertas de Fluxo de Dados, Controle de Acesso, Políticas de Armazenamento, Ética de Dados e Transparência.

Resultado

NLP é uma linha de montagem de produção: injeção segura, normalização linguística e de domínio, embeddings e tarefas de qualidade (classificação/NER/RAP), observabilidade e SLO. Em iGaming, ele traduz o texto caótico de comentários, bate-papos, documentos e striptease em soluções: mais rápido safort, complacência transparente, lançamentos previsíveis e regras compreensíveis para o jogador.