NLP и обработка текстов
1) Зачем iGaming-платформе NLP
Поддержка и удержание: авто-классификация тикетов, маршрутизация, готовые ответы.
Продукт и ASO: анализ отзывов/релиз-нот, мониторинг влияния обновлений.
Комплаенс и риск: обнаружение PII/финансов, RG-сигналы, подозрительные схемы.
Маркетинг/CRM: сегментация по темам/намерениям, генерация персональных сообщений.
Поиск знаний: быстрый доступ к FAQ/политикам/правилам провайдеров, Q&A.
Операции: парсинг условий акций, лимитов PSP, SLA партнеров.
2) Источники текстов и инжест
Каналы: тикеты и чаты саппорта, App Store/Google Play, соцсети/форумы/телеграм, e-mail/веб-формы, внутренние вики/политики, релиз-ноты провайдеров игр и PSP, транскрипты звонков/стримов (ASR), документы PDF (OCR).
Нормализация:- дедупликация, устранение ботов/спама;
- определение языка (ru/tr/es/pt/en/ka/…);
- приведение к UTF-8, нормализация эмодзи/сленга/транслита;
- разметка метаданных: канал, язык, приложение/версия, страна, бренд, игра/провайдер, приоритет.
3) Приватность и PII-редакция (by default)
Обнаружение и редакция PII: ФИО, телефоны, e-mail, карты/IBAN, адреса, doc-ids.
Токенизация идентификаторов (player_id→`u_tok_`), запрет сырого PII в логах/фичах.
DSAR: быстрый поиск/удаление по токену субъекта; Legal Hold — WORM-лог.
Гео/тенант-изоляция: хранение текста и ключей в регионе лицензии.
4) Базовая лингвистика
Токенизация (с учетом эмодзи/хештегов/смайлов) и сегментация предложений.
Нормализация: lowercasing, снятие диакритики (по языкам), исправление опечаток.
Лемматизация/стемминг (ru/tr/es/pt/en), морфологические метки (POS).
Stop-слова: язык/домен-зависимые списки (iGaming-лексика не должна вырезаться).
Сленг/жаргон: словари («фриспины», «отыгрыш», «жрет баланс», «Papara», «withdraw pending»).
5) Представления текста
Классика: n-граммы, TF-IDF — быстрый baseline для классификации/поиска.
Эмбеддинги: многоязычные трансформеры (sentence/dual encoders) → поиск, кластеризация, RAG, дедупликация.
Доменно-дообученные эмбеддинги: дополнительно тренируем на корпусе саппорта/отзывов/политик → ↑релевантность.
Гибрид: BM25 + векторный поиск (ANN) → высокое покрытие и точность.
6) Класс задач и примеры
Классификация: тема (платежи, KYC, бонусы, провайдер, RG), серьезность, намерение.
NER/RE: сущности (PSP, провайдеры, игры, валюты, документы), связи (провайдер↔игра, PSP↔страна/метод).
Извлечение правил: парсинг условий бонусов/отыгрыша, лимитов PSP (суммы, время, страны).
Суммаризация: тикеты/треды/политики, «TL;DR для саппорта и менеджера».
Q&A/поиск знаний: ответы из вики/FAQ/регламентов, объяснения RG/AML-процессов.
Модерация/токсичность: выявление ненормативной лексики, угроз, мошенничества.
Перевод/локализация: MT с глоссарием домена, post-edit.
ASR/OCR→текст: письма, сканы, звонки, стримы — в анализируемый текст.
7) Поиск и RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Индексирование: BM25 для «длинного хвоста», ANN (HNSW/IVF) для эмбеддингов.
Chunking: 512–2048 токенов, с overlap; сегментация по разделам/заголовкам.
Реранкеры: cross-encoder для повышения точности топ-k.
Цитирование: ответы с указанием источников (id/заголовок/версия вики).
Guardrails: запрет «галлюцинаций» вне корпуса; ограничение доменом.
Мультиязычность: запрос на языке пользователя, документы — на разных языках → use многоязычные эмбеддинги.
8) Темы и аспекты
Тематическое моделирование: BERTopic/LDA для discovery тем.
Aspect-based NLP: совместная модель аспектов и тональности (см. раздел «Сентимент-анализ отзывов»).
Каталог аспектов: платежи/выводы/KYC/бонусы/краши/локализация/поддержка/конкретный провайдер.
9) Модерация и риск
Токсичность/абьюз: многоуровневая классификация (offensive, hate, threat).
Мошенничество/соц-инжиниринг: паттерны «chargeback advice», «обход KYC», ссылки на серые схемы.
RG-сигналы: фрустрация/агрессия/самоограничение — в отдельный канал и политику действий.
Приватность: redaction перед модерацией; логи без PII.
10) Метрики качества
Классификация/NER: Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (особенно «редкие» классы).
NER/RE: F1@span для сущностей, F1@rel для связей.
Поиск: nDCG@k, Recall@k, MRR; для гибридов — доля ответов с цитатами.
Суммаризация: ROUGE/BERTScore + human rubric (понятность/точность/краткость).
RAG/Q&A: Exact/Partial Match, Faithfulness (процент цитируемых фактов), Answer Rate.
Мультиязычность: метрики по языкам/каналам.
Операционка: p95 латентности, cost/запрос, hit-rate кэша, % Zero-PII в логах.
11) Архитектура и пайплайны
11.1 Поток «сырой текст → сигнал»
1. Ingest (API/webhooks/парсеры/OCR/ASR)
2. PII-redact → язык → нормализация (эмодзи/сленг/токены)
3. Эмбеддинги/фичи (каталог признаков)
4. Задачи: классификация/NER/тон/модерация/извлечение правил
5. Агрегации (Gold), алерты и дашборды
11.2 Поиск/RAG
Индекс BM25 + векторный; реранк, цитаты, кэш ответов; политика «минимум N документов» (k-анонимность).
11.3 Сервинг
Онлайн API для классификации/поиска/Q&A; batch для обратной индексации/ASO-аналитики; stream для модерации чатов/стримов.
12) MLOps и эксплуатация
Registry моделей: версия, дата, данные обучения, метрики, ограничения использования.
Shadow/Canary/Blue-Green релизы; rollback по порогам качества/этики/латентности.
Мониторинг: дрейф лексики/языков (PSI), латентность, токсичность FP/FN, faithfulness RAG.
Cost-менеджмент: кеширование эмбеддингов/ответов, дистилляция/квантизация, роутинг «легкая/тяжелая» модель.
13) Интеграции (use-cases)
Саппорт: авто-триаж тикетов (платежи/KYC/бонусы), приоритет по серьезности, готовые ответы; перевод с пост-редактом.
Продукт/Dev: кластеризация баг-репортов, суммаризация тредов, извлечение «шаблонов крашей» (модель/ОС/игра).
Маркетинг/ASO: извлечение причин «1», генерация FAQ/баннеров статуса.
RG/Комплаенс: автоматическая маршрутизация чувствительных кейсов, контроль токсичности.
Операции: парсинг провайдерских правил/лимитов PSP, алерты при изменениях формулировок.
14) Шаблоны (готово к использованию)
14.1 Политика инференса (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 «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/корреляция14.3 Пример DSL правила (алерт на риск-лексикон)
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 Каталог доменной лексики (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) Метрики успеха (бизнес/операции)
Саппорт: авто-маршрутизация без эскалации, MTTA/MTTR, % «верных» макросов.
ASO/NPS: корреляция SI/тональности с рейтингом и удержанием.
Комплаенс: нулевые PII-утечки; SLA DSAR; доля корректных RG-маршрутизаций.
Поиск/RAG: доля ответов с цитатами, время до ответа, удовлетворенность агентов.
Стоимость: $/1k запросов, hit-rate кэша, экономия на дистилляции.
16) Дорожная карта внедрения
0–30 дней (MVP)
1. Ingest саппорта и отзывов, PII-редакция, язык/нормализация.
2. Бейзлайны: классификация тем, тональность, токсичность (многоязычные модели).
3. Гибридный поиск (BM25+вектор) по FAQ/политикам; RAG с цитатами.
4. Дашборды SLO/качества; Zero-PII в логах.
30–90 дней
1. NER/RE для PSP/провайдеров/правил бонусов; извлечение лимитов.
2. Aspect-based SA, суммаризация тикетов, авто-ответы (HITL).
3. Shadow→canary релизы, мониторинг дрейфа лексики/языков.
4. Модерация стримов/чатов в реалтайме; алерты RG/платежи.
3–6 месяцев
1. Доменно-дообученные эмбеддинги, дистилляция; budgets по стоимости.
2. Автогенерация справок/FAQ/шаблонов e-mail из RAG.
3. Парсинг договоров/релиз-нот провайдеров, алерты при изменениях условий.
4. Внешний аудит приватности и регулярные гигиена-сессии словарей/аспектов.
17) Анти-паттерны
Логи/дашборды с PII; перевод в песочницы без редактирования.
«Один размер» для всех языков/каналов; игнор сленга/эмодзи.
Q&A без цитирования источников (галлюцинации).
Ручной триаж тикетов «навсегда» — без авто-классификации и SLO.
Модель без мониторинга дрейфа/этики и rollback-плана.
18) Связанные разделы
Сентимент-анализ отзывов, API аналитики и метрик, DataOps-практики, MLOps: эксплуатация моделей, Анализ аномалий и корреляций, Алерты из потоков данных, Контроль доступа, Политики хранения, Этика данных и прозрачность.
Итог
NLP — это производственный конвейер: безопасный инжест, языковая и доменная нормализация, качественные эмбеддинги и задачи (классификация/NER/RAG), наблюдаемость и SLO. В iGaming он переводит хаотичный текст из отзывов, чатов, документов и стримов в решения: быстрее саппорт, прозрачный комплаенс, предсказуемые релизы и понятные правила для игрока.