NLP та обробка текстів
1) Навіщо iGaming-платформі NLP
Підтримка та утримання: авто-класифікація тікетів, маршрутизація, готові відповіді.
Продукт і ASO: аналіз відгуків/реліз-нот, моніторинг впливу оновлень.
Комплаєнс і ризик: виявлення PII/фінансів, RG-сигнали, підозрілі схеми.
Маркетинг/CRM: сегментація за темами/намірами, генерація персональних повідомлень.
Пошук знань: швидкий доступ до FAQ/політиків/правил провайдерів, Q&A.
Операції: парсинг умов акцій, лімітів PSP, SLA партнерів.
2) Джерела текстів та інжест
Канали: тікети і чати саппорту, App Store/Google Play, соцмережі/форуми/телеграм, e-mail/веб-форми, внутрішні вікі/політики, реліз-ноти провайдерів ігор і PSP, транскрипти дзвінків/стрімів (ASR), документи PDF (OCR).
Нормалізація:- дедуплікація, усунення ботів/спаму;
- визначення мови (ru/tr/es/pt/en/ka/...);
- приведення до UTF-8, нормалізація емодзі/сленгу/трансліту;
- розмітка метаданих: канал, мова, додаток/версія, країна, бренд, гра/провайдер, пріоритет.
3) Приватність і PII-редакція (by default)
Виявлення та редакція PII: ПІБ, телефони, e-mail, карти/IBAN, адреси, doc-ids.
Токенізація ідентифікаторів (player_id→'u_tok_'), заборона сирого PII в логах/фічах.
DSAR: швидкий пошук/видалення по токену суб'єкта; Legal Hold - WORM-лог.
Гео/тенант-ізоляція: зберігання тексту і ключів в регіоні ліцензії.
4) Базова лінгвістика
Токенізація (з урахуванням емодзі/хештегів/смайлів) і сегментація пропозицій.
Нормалізація: lowercasing, зняття діакритики (за мовами), виправлення помилок.
Лемматизація/стемінг (ru/tr/es/pt/en), морфологічні мітки (POS).
Stop-слова: мова/домен-залежні списки (iGaming-лексика не повинна вирізатися).
Сленг/жаргон: словники («фріспіни», «відіграш», «жере баланс», «Papara», «withdraw pending»).
5) Подання тексту
Класика: n-грами, TF-IDF - швидкий baseline для класифікації/пошуку.
Ембеддинги: багатомовні трансформери (sentence/dual encoders) → пошук, кластеризація, RAG, дедуплікація.
Доменно-довчені ембеддинги: додатково тренуємо на корпусі саппорту/відгуків/політик → ↑relevantnost.
Гібрид: BM25 + векторний пошук (ANN) → високе покриття і точність.
6) Клас задач і приклади
Класифікація: тема (платежі, KYC, бонуси, провайдер, RG), серйозність, намір.
NER/RE: сутності (PSP, провайдери, ігри, валюти, документи), зв'язку (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
Витяг правил: парсинг умов бонусів/відіграшу, лімітів PSP (суми, час, країни).
Сумаризація: тікети/треди/політики, "TL; DR для саппорту і менеджера".
Q & A/пошук знань: відповіді з вікі/FAQ/регламентів, пояснення RG/AML-процесів.
Модерація/токсичність: виявлення ненормативної лексики, погроз, шахрайства.
Переклад/локалізація: MT з глосарієм домену, post-edit.
ASR/OCR→tekst: листи, скани, дзвінки, стріми - в аналізований текст.
7) Пошук і RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Індексування: BM25 для «довгого хвоста», ANN (HNSW/IVF) для ембеддингів.
Chunking: 512-2048 токенів, з overlap; сегментація за розділами/заголовками.
Реранкери: cross-encoder для підвищення точності топ-k.
Цитування: відповіді із зазначенням джерел (id/заголовок/версія вікі).
Guardrails: заборона «галюцинацій» поза корпусом; обмеження доменом.
Багатомовність: запит мовою користувача, документи - різними мовами → use багатомовні ембеддинги.
8) Теми та аспекти
Тематичне моделювання: BERTopic/LDA для discovery тем.
Aspect-based NLP: спільна модель аспектів і тональності (див. розділ «Сентимент-аналіз відгуків»).
Каталог аспектів: платежі/висновки/КУС/бонуси/краші/локалізація/підтримка/конкретний провайдер.
9) Модерація і ризик
Токсичність/абьюз: багаторівнева класифікація (offensive, hate, threat).
Шахрайство/соц-інжиніринг: патерни «chargeback advice», «обхід KYC», посилання на сірі схеми.
RG-сигнали: фрустрація/агресія/самообмеження - в окремий канал і політику дій.
Приватність: redaction перед модерацією; логи без PII.
10) Метрики якості
Класифікація/NER: Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (особливо «рідкісні» класи).
NER/RE: F1 @span для сутностей, F1 @rel для зв'язків.
Пошук: nDCG@k, Recall@k, MRR; для гібридів - частка відповідей з цитатами.
Сумаризація: ROUGE/BERTScore + human rubric (зрозумілість/точність/стислість).
RAG/Q&A: Exact/Partial Match, Faithfulness (відсоток цитованих фактів), Answer Rate.
Багатомовність: метрики за мовами/каналами.
Операційка: p95 латентності, cost/запит, hit-rate кешу,% Zero-PII в логах.
11) Архітектура і пайплайни
11. 1 Потік «сирий текст → сигнал»
1. Ingest (API/webhooks/парсери/OCR/ASR)
2. PII-redact → мова → нормалізація (емодзі/сленг/токени)
3. Ембеддинги/фічі (каталог ознак)
4. Завдання: класифікація/NER/тон/модерація/вилучення правил
5. Агрегації (Gold), алерти і дашборди
11. 2 Пошук/RAG
Індекс BM25 + векторний; реранк, цитати, кеш відповідей; політика «мінімум N документів» (k-анонімність).
11. 3 Сервінг
Онлайн API для класифікації/пошуку/Q & A; batch для зворотної індексації/ASO-аналітики; stream для модерації чатів/стрімів.
12) MLOps та експлуатація
Registry моделей: версія, дата, дані навчання, метрики, обмеження використання.
Shadow/Canary/Blue-Green релізи; rollback за порогами якості/етики/латентності.
Моніторинг: дрейф лексики/мов (PSI), латентність, токсичність FP/FN, faithfulness RAG.
Cost-менеджмент: кешування ембеддингів/відповідей, дистиляція/квантизація, роутинг «легка/важка» модель.
13) Інтеграції (use-cases)
Саппорт: авто-тріаж тікетів (платежі/КУС/бонуси), пріоритет по серйозності, готові відповіді; переклад з пост-редактом.
Продукт/Dev: кластеризація баг-репортів, сумаризація тредів, вилучення «шаблонів крашею» (модель/ОС/гра).
Маркетинг/ASO: вилучення причин «1», генерація FAQ/банерів статусу.
RG/Комплаенс: автоматична маршрутизація чутливих кейсів, контроль токсичності.
Операції: парсинг провайдерських правил/лімітів PSP, алерти при змінах формулювань.
14) Шаблони (готово до використання)
14. 1 Політика інференса (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 Приклад DSL правила (алерт на ризик-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 доменної 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 успіху (бізнес/операції)
Саппорт: авто-маршрутизація без ескалації, MTTA/MTTR,% «вірних» макросів.
ASO/NPS: кореляція SI/тональності з рейтингом і утриманням.
Комплаєнс: нульові PII-витоки; SLA DSAR; частка коректних RG-маршрутизацій.
Пошук/RAG: частка відповідей з цитатами, час до відповіді, задоволеність агентів.
Вартість: $/1k запитів, hit-rate кешу, економія на дистиляції.
16) Дорожня карта впровадження
0-30 днів (MVP)
1. Ingest саппорти і відгуків, PII-редакція, мова/нормалізація.
2. Бейзлайни: класифікація тем, тональність, токсичність (багатомовні моделі).
3. Гібридний пошук (ВМ25 + вектор) по FAQ/політикам; RAG з цитатами.
4. Дашборди SLO/якості; Zero-PII в логах.
30-90 днів
1. NER/RE для PSP/провайдерів/правил бонусів; вилучення лімітів.
2. Aspect-based SA, сумаризація тікетів, авто-відповіді (HITL).
3. Shadow→canary релізи, моніторинг дрейфу лексики/мов.
4. Модерація стрімів/чатів в реалтаймі; алерти RG/платежі.
3-6 місяців
1. Доменно-довчені ембеддинги, дистиляція; budgets за вартістю.
2. Автогенерація довідок/FAQ/шаблонів e-mail з RAG.
3. Парсинг договорів/реліз-нот провайдерів, алерти при змінах умов.
4. Зовнішній аудит приватності та регулярні гігієна-сесії словників/аспектів.
17) Анти-патерни
Логи/дашборди з PII; переклад в пісочниці без редагування.
«Один розмір» для всіх мов/каналів; ігнор сленгу/емодзі.
Q&A без цитування джерел (галюцинації).
Ручний тріаж тікетів «назавжди» - без авто-класифікації і SLO.
Модель без моніторингу дрейфу/етики і rollback-плану.
18) Пов'язані розділи
Сентимент-аналіз відгуків, API аналітики і метрик, DataOps-практики, MLOps: експлуатація моделей, Аналіз аномалій і кореляцій, Алерти з потоків даних, Контроль доступу, Політики зберігання, Етика даних і прозорість.
Підсумок
NLP - це виробничий конвеєр: безпечний інжест, мовна і доменна нормалізація, якісні ембеддинги і завдання (класифікація/NER/RAG), спостережуваність і SLO. У iGaming він переводить хаотичний текст з відгуків, чатів, документів і стрімів у рішення: швидше саппорт, прозорий комплаєнс, передбачувані релізи і зрозумілі правила для гравця.