NLP和文字處理

1）為什麼iGaming平臺NLP

支持和保留：自動滴答分類，路由，現成響應。
產品和ASO：評論分析/發行說明,監測更新的影響。
合規和風險：PII/財務檢測，RG信號，可疑電路。
營銷/CRM：按主題/意圖進行細分，生成個人消息。
知識搜索：快速訪問常見問題解答/提供商策略/規則,問答。
運營：配對股票條款、PSP限額、合作夥伴SLA。

2）文本來源和無花果

頻道：劄幌的提卡和聊天，App Store/Google Play，社交網絡/論壇/電報，電子郵件/Web表格，內部Wiki/Policy，遊戲提供商和PSP的發行說明，電話/流轉錄（ASR），PDF（OCR）文檔。

• 重復數據消除、機器人/垃圾郵件消除；
• 語言定義（ru/tr/es/pt/en/ka/……）；
• 導致UTF-8，表情符號/語音/音譯正常化；
• 元數據標記：頻道、語言、應用程序/版本、國家/地區、品牌、遊戲/提供商、優先級。

3）隱私和PII修訂版（按默認值）

PII的發現和修訂版：FIO，電話，電子郵件，地圖/IBAN，地址，文檔。
標識符令牌（player_id→'u_tok_')，禁止在日誌/魚片中生物PII。
DSAR：通過主題令牌快速搜索/刪除；Legal Hold-WORM日誌。
Geo/Tenant隔離：在許可證區域存儲文本和密鑰。

4）基本語言學

令牌化（考慮表情符號/標簽/笑臉）和句子分割。
正常化：低調,刪除變音符號（按語言）,修復錯字。
Lemmatization/stemming （ru/tr/es/pt/en）、形態學標記（POS）。
停止單詞：語言/域相關列表（iGaming詞匯不得刪節）。
語/行話：字典（「frispins」，「otsch」，「greet balance」，「Papara」，「withdraw pending」）。

5）提交案文

經典：n克，TF-IDF是用於分類/搜索的快速基礎。
Embeddings：多語言變壓器（sentence/dual encoders） →搜索、群集、RAG、重復數據消除。
域-訓練有素的embeddings：另外在劄幌外殼/評論/政治→ ↑relevantnost培訓。
混合動力車：BM25+矢量搜索（ANN）→高塗層和精度。

6）任務類和示例

分類：主題（付款，KYC，獎金，提供商，RG），嚴重性，意圖。
NER/RE：實體（PSP、提供商、遊戲、貨幣、文檔）、通信（provayder↔igra、PSP↔strana/metod）。
規則提取：分配獎金/回收條件,PSP限制（金額,時間,國家）。

總和： tikets/tredas/policy，"TL；DR為劄幌和經理。"

Q＆A/知識搜索：Wiki/FAQ/法規的答案，RG/AML過程的解釋。
節制/毒性：發現褻瀆、威脅、欺詐。
翻譯/本地化：帶有域詞匯表的MT，後編輯。
ASR/OCR→tekst：信件、掃描、通話、流-在分析文本中。

7）搜索和RAG （Retrieval-Augmented Generation）

索引：用於「長尾巴」的BM25，用於embeddings的ANN（HNSW/IVF）。
Chunking： 512-2048令牌,帶覆蓋；分段/標題。
繼電器：cross-encoder提高頂級k的準確性。
引用：指明來源的答復（id/標題/wiki版本）。
Guardrails：禁止在船體外進行「幻覺」；域約束。

多語種： 以用戶語言查詢,文檔以不同的語言→使用多語種的embedding.

8）主題和方面

主題建模：用於發現主題的BERTopic/LDA。
基於Aspect的NLP：方面和音調的協作模型（請參閱「評論的情感分析」部分）。
方面目錄：付款/結算/KUS/獎金/碰撞/本地化/支持/特定提供商。

9）節制和風險

毒性/真空：分層分類（缺失、仇恨、威脅）。
欺詐/聯合工程：「chargeback咨詢」，「KYC旁路」模式，指灰色電路。
RG信號：手勢/侵略/自我限制-進入單獨的渠道和行動政策。
隱私性：節制前的節制；沒有PII的日誌。

10）質量指標

分類/NER：Accuracy，macro/micro F1，per class F1（尤其是「稀有」類）。
NER/RE：F1@span用於實體，F1@rel用於鏈接。
搜索：nDCG@k，Recall@k，MRR；對於混合動力車-引用答案的比例。
總和：ROUGE/BERTScore+human rubric（易懂性/準確性/簡潔性）。

RAG/Q&A： Exact/Partial Match, Faithfulness（引用的事實百分比）,Answer Rate.

多語言：通過語言/渠道的指標。
操作：p95潛伏期、成本/查詢、高速緩存命中率、%Zero-PII在日誌中。

11）建築和管線

11.1「原始文本→信號」流"

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

2.PII-redact →語言→規範化（表情符號/語/令牌）

3.Embeddings/fichi（特征目錄）

4.任務： 分類/NER/音調/節制/提取規則

5.聚合（黃金），Alerta和Dashbords

11.2 搜索/RAG

索引BM25+向量；重播，引用，回答緩存；「最低N文檔」（k匿名）政策。

11.3 Serving

分類/搜索/問答的在線API；反向索引/ASO分析的標簽；流式調節聊天/流。

12） MLOps和操作

註冊模型：版本，日期，培訓數據，度量，使用限制。
Shadow/Canary/Blue-Green版本；按質量/道德/潛伏閾值滾回。
監測：詞匯/語言漂移（PSI），潛伏性，FP/FN毒性，faithfulness RAG。
成本管理：積木/回應積木，蒸餾/量化，漫遊「輕/重」模型。

13）整合（使用案例）

Sapport：自動三重滴答聲（付款/KUS/獎金），嚴重性優先級，現成答案；從後期編輯翻譯。
產品/Dev：錯誤報告聚類，treda匯總，提取「krashi模式」（模型/OS/遊戲）。
營銷/ASO：提取原因「1」，生成常見問題/狀態橫幅。
RG/合規性：敏感病例的自動路由，毒性控制。
操作：在語言更改時解析提供商PSP規則/限制，Alerta。

14）模板（準備使用）

14.1地獄政策（SLO/隱私）

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「黃金：nlp_events」計劃"

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規則DSL的示例（風險詞典的評分）

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域詞匯目錄（片段）

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）成功指標（業務/運營）

Sapport：自動路由無升級,MTTA/MTTR,%「忠實」宏。
ASO/NPS：SI/音調與評分和保留的相關性。
合規性：零PII泄漏；SLA DSAR;正確的RG路由的比例。

搜索/RAG： 回復率與報價,回復時間,代理滿意度.

成本：$/1k查詢，高速緩存，蒸餾節省。

16）實施路線圖

0-30天（MVP）

1.Ingest Sapport和評論，PII版本，語言/正常化。
2.Bezlines：主題分類，音調，毒性（多語言模型）。
3.通過常見問題/策略進行混合搜索（VM25+矢量）；帶有報價的RAG。
4.SLO/質量 Dashboard；Logs中的Zero-PII。

30-90天

1.PSP/提供商/獎金規則的 NER/RE；檢索限制。
2.基於Aspect的SA，tiket總和，自動響應（HITL）。
3.Shadow→canary發行版，監控詞匯/語言的漂移。
4.Realtime中的流流/聊天節制；Alerta RG/付款。

3-6個月

1.結構域預處理的embeddings，蒸餾；按成本計算的預算。
2.從RAG自動生成參考/常見問題/電子郵件模板。
3.分配合同/提供商發行票據，條件變化時除外。
4.外部審計保密性和定期衛生詞典/方面會議。

17）反模式

帶有PII的Logi/dashbords；翻譯成沙箱未經編輯。
所有語言/頻道的「一維」；忽略語音/表情符號。
Q＆A沒有來源引用（幻覺）。
手動滴答作響「永遠」-沒有自動分類和SLO。
沒有漂移/道德監控和滾回計劃的模型。

18）相關部分

情感反饋分析、API分析和指標、DataOps實踐、MLOps：模型操作、異常和相關分析、Alerta數據流、訪問控制、存儲策略、數據倫理和透明度。

底線

NLP是一種生產輸送機：安全註入，語言和域歸一化，高質量的栓塞和任務（分類/NER/RAG），可觀察性和SLO。在iGaming中，他將混亂的文本從評論，聊天，文檔和流翻譯成解決方案：更快地到達劄幌、透明的合規性、可預測的發行版以及玩家的清晰規則。