পাঠ 1চ্যানেল মেটাডেটা হ্যান্ডলিং (চ্যানেল-নির্দিষ্ট টোকেন প্যাটার্ন, মেটাডেটা এনকোডিং)চ্যাট, ইমেইল এবং ফোন লগের মতো চ্যানেল মেটাডেটা প্রক্রিয়াকরণের উপায় বুঝুন। আমরা চ্যানেল-নির্দিষ্ট টোকেন প্যাটার্ন, এনকোডিং কৌশল এবং টেক্সটের সাথে মেটাডেটা একত্রিত করে সমৃদ্ধ মডেলিংয়ের আলোচনা করব।
Cataloging support channels and fieldsChannel-specific token patternsOne-hot and embedding encodingsCombining text and metadata featuresHandling missing channel metadataপাঠ 2ইমোজি, ইমোটিকন এবং অ-স্ট্যান্ডার্ড টোকেন হ্যান্ডলিং এবং সেন্টিমেন্ট সংকেতে ম্যাপিংইমোজি, ইমোটিকন এবং অন্যান্য অ-স্ট্যান্ডার্ড টোকেনগুলি স্বাভাবিক করার উপায় অধ্যয়ন করুন যাতে সেন্টিমেন্ট সংরক্ষিত থাকে। আমরা ম্যাপিং কৌশল, লেক্সিকন এবং ডাউনস্ট্রিম সেন্টিমেন্ট এবং ইনটেন্ট মডেলে এই সংকেতগুলি একীভূত করার আলোচনা করব।
Cataloging emoji and emoticon usageUnicode handling and normalizationMapping tokens to sentiment scoresBuilding custom emoji lexiconsIntegrating signals into modelsপাঠ 3ইংরেজি সাপোর্ট টেক্সটের জন্য বিরামচিহ্ন, সংকোচন এবং টোকেনাইজেশন কৌশলইংরেজি সাপোর্ট টেক্সটের জন্য বিরামচিহ্ন, সংকোচন এবং টোকেনাইজেশন কৌশল পরীক্ষা করুন। আমরা রুল-ভিত্তিক এবং লাইব্রেরি টোকেনাইজার তুলনা করব, এজ কেস হ্যান্ডল করব এবং ডাউনস্ট্রিম মডেলের প্রয়োজনীয়তার সাথে টোকেনাইজেশন সামঞ্জস্য করব।
Role of punctuation in support ticketsExpanding and normalizing contractionsRule-based vs statistical tokenizersHandling URLs and emojis in tokensTokenization for transformer modelsপাঠ 4স্টেমিং বনাম লেমাটাইজেশন: অ্যালগরিদম, লাইব্রেরি এবং প্রয়োগের সময়স্টেমিং এবং লেমাটাইজেশন পদ্ধতি তুলনা করুন, অ্যালগরিদম এবং লাইব্রেরি সহ। আপনি সাপোর্ট টিকিট ওয়ার্কফ্লোয়েম ধারণে প্রত্যেক পদ্ধতি কখন প্রয়োগ করবেন এবং এগুলি ভোকাবুলারি আকার এবং মডেলের আচরণকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা শিখবেন।
Rule-based and algorithmic stemmersDictionary-based lemmatizersLibrary choices and performanceImpact on vocabulary and sparsityTask-driven method selectionপাঠ 5বানান ভুল, সংক্ষিপ্তশব্দ এবং ডোমেইন-নির্দিষ্ট শর্টহ্যান্ড হ্যান্ডলিং (বানান সংশোধন, লুকআপ ডিকশনারি)টিকিটে বানান ভুল, সংক্ষিপ্তশব্দ এবং ডোমেইন-নির্দিষ্ট শর্টহ্যান্ড সংশোধনের পদ্ধতি অন্বেষণ করুন। আপনি বানান সংশোধন, লুকআপ ডিকশনারি এবং কাস্টম রুল একত্রিত করবেন যাতে কী এনটিটি এবং কোডে ক্ষতিকর পরিবর্তন এড়ানো যায়।
Common error types in support textDictionary and edit-distance correctionCustom domain abbreviation lexiconsContext-aware correction strategiesProtecting entities and codesপাঠ 6স্টপওয়ার্ড অপসারণের ট্রেডঅফ এবং সাপোর্ট টিকিট ডোমেইনের জন্য কনফিগারযোগ্য স্টপওয়ার্ড তালিকাসাপোর্ট টিকিট ডোমেইনে স্টপওয়ার্ড অপসারণের ট্রেডঅফ পরীক্ষা করুন। আপনি কনফিগারযোগ্য স্টপওয়ার্ড তালিকা ডিজাইন করবেন, মডেলে এর প্রভাব মূল্যায়ন করবেন এবং সূক্ষ্ম ইনটেন্ট বহনকারী ডোমেইন-নির্দিষ্ট ফাংশন ওয়ার্ড হ্যান্ডল করবেন।
Standard vs domain stopword listsImpact on bag-of-words featuresEffect on embeddings and transformersConfigurable and layered stopword setsEvaluating removal with ablationপাঠ 7টেক্সট স্বাভাবিকীকরণের মৌলিক বিষয়: লোকেসিং, ইউনিকোড স্বাভাবিকীকরণ, হোয়াইটস্পেস এবং লাইনব্রেক হ্যান্ডলিংলোকেসিং, ইউনিকোড স্বাভাবিকীকরণ এবং হোয়াইটস্পেস এবং লাইনব্রেক হ্যান্ডলিংয়ের মতো কোর টেক্সট স্বাভাবিকীকরণ ধাপ আচ্ছাদন করুন। আমরা অপারেশনের ক্রম, ভাষা-নির্দিষ্ট সতর্কতা এবং গুরুত্বপূর্ণ ফরম্যাটিং সূচক সংরক্ষণের আলোচনা করব।
Lowercasing and case preservation rulesUnicode normalization formsHandling accents and special symbolsWhitespace and linebreak cleanupOrdering normalization operationsপাঠ 8ডেটা স্প্লিটিং কৌশল: সময়ভিত্তিক স্প্লিট, টপিক/সেন্টিমেন্ট অনুসারে স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং এবং নেস্টেড ক্রস-ভ্যালিডেশন বিবেচনাসময়ভিত্তিক স্প্লিট, টপিক/সেন্টিমেন্ট অনুসারে স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং এবং নেস্টেড ক্রস-ভ্যালিডেশন বিবেচনার ডেটা স্প্লিটিং কৌশল অধ্যয়ন করুন। আমরা সময়ভিত্তিক স্প্লিট, টপিক বা সেন্টিমেন্ট অনুসারে স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং এবং শক্তিশালী মডেল মূল্যায়নের জন্য নেস্টেড ক্রস-ভ্যালিডেশন তুলনা করব।
Holdout, k-fold, and temporal splitsStratification by topic and sentimentPreventing temporal data leakageNested cross-validation workflowsAligning splits with business goalsপাঠ 9টেক্সটে URL, ইমেইল অ্যাড্রেস, কোড স্নিপেট এবং আইডেন্টিফায়ার হ্যান্ডলিং (মাস্কিং বনাম সংরক্ষণ)টেক্সটে URL, ইমেইল অ্যাড্রেস, কোড স্নিপেট এবং আইডেন্টিফায়ার হ্যান্ডলিংয়ের কৌশল শিখুন। আমরা মাস্কিং, স্বাভাবিকীকরণ এবং সংরক্ষণ পছন্দ তুলনা করব, গোপনীয়তা, ডুপ্লিকেশন এবং মডেল পারফরম্যান্স প্রভাবের উপর ফোকাস করে।
Detecting URLs and email patternsMasking versus normalization rulesRepresenting code snippets safelyHandling ticket and user identifiersPrivacy and leakage considerationsপাঠ 10CSV স্কিমা এবং ডেটা টাইপ বোঝা (ticket_id, created_at, customer_id, text, channel, resolved, resolution_time_hours, manual_topic, manual_sentiment)টিকিট ডেটাসেটের জন্য CSV স্কিমা ব্যাখ্যা করতে এবং সঠিক ডেটা টাইপ বরাদ্দ করতে শিখুন। আমরা আইডেন্টিফায়ার, টাইমস্ট্যাম্প, বুলিয়ান এবং টেক্সট ফিল্ড পার্সিং এবং ডাউনস্ট্রিম ত্রুটি প্রতিরোধকারী যাচাই চেক আচ্ছাদন করব।
Inspecting headers and sample rowsAssigning robust column data typesValidating timestamps and IDsDetecting malformed or mixed typesSchema validation in pipelinesপাঠ 11অনুপস্থ মান এবং লেবেল নয়েজ শনাক্ত এবং পরিমাপের কৌশল (অনুপস্থত্ব প্যাটার্ন, লেবেল সামঞ্জস্য চেক, ইন্টার-অ্যানোটেটর মেট্রিক্স)সাপোর্ট টিকিট ডেটাসেটে অনুপস্থ মান এবং লেবেল নয়েজ শনাক্ত এবং পরিমাপের কৌশল শিখুন। আমরা অনুপস্থত্ব প্যাটার্ন, লেবেল সামঞ্জস্য চেক এবং লেবেলের গুণমান পরিমাপ এবং পরিষ্কার সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ইন্টার-অ্যানোটেটর চুক্তি মেট্রিক্স আচ্ছাদন করব।
Types of missingness in ticket datasetsVisualizing missingness patternsDetecting inconsistent labelsInter-annotator agreement metricsHeuristics to flag label noiseপাঠ 12পুনরুৎপাদনযোগ্য পাইপলাইন তৈরি এবং পরিষ্কার ডেটাসেট ভার্সনিং (ডেটা চুক্তি, হ্যাশিং)পুনরুৎপাদনযোগ্য প্রি-প্রসেসিং পাইপলাইন এবং ভার্সনযুক্ত পরিষ্কার ডেটাসেট তৈরি করতে শিখুন। আমরা মডুলার পাইপলাইন ডিজাইন, কনফিগারেশন ম্যানেজমেন্ট, হ্যাশিং এবং সময়ের সাথে মডেল, কোড এবং ডেটা সামঞ্জস্য রাখার ডেটা চুক্তি আচ্ছাদন করব।
Designing modular preprocessing stepsConfiguration and parameter trackingHashing raw and processed datasetsData contracts and schema guaranteesLogging and audit trails for changesপাঠ 13তারিখ/সময় পার্সিং এবং টাইমজোন হ্যান্ডলিং, সময়ভিত্তিক ফিচার ডেরাইভ (দিনভাগ, সপ্তাহের দিন, রিসেন্সি)হেটারোজেনিয়াস তারিখ এবং সময় ফিল্ড পার্স করতে, টাইমজোন হ্যান্ডল করতে এবং সময়ভিত্তিক ফিচার ডেরাইভ করতে বুঝুন। আমরা শক্তিশালী পার্সিং, ক্যানোনিকাল সময়ে স্বাভাবিকীকরণ এবং রিসেন্সি এবং সিজনালিটির মতো ইঞ্জিনিয়ার্ড ফিচারের উপর ফোকাস করব।
Parsing heterogeneous date formatsTimezone normalization strategiesHandling missing or invalid timestampsDeriving recency and age featuresDaypart, weekday, and seasonalityপাঠ 14মডেলিংয়ের জন্য নন-টেক্সট কলামের ইমপিউটেশন এবং চিকিত্সা (resolved, resolution_time_hours, channel)রেজোলিউশন স্ট্যাটাস, রেজোলিউশন সময় এবং চ্যানেলের মতো নন-টেক্সট কলামের জন্য ইমপিউটেশন এবং প্রি-প্রসেসিং অন্বেষণ করুন। আমরা এনকোডিং কৌশল, লিকেজ ঝুঁকি এবং টেক্সটের সাথে এই ফিচারগুলি মডেলিংয়ের জন্য সামঞ্জস্য করার আলোচনা করব।
Profiling non-text ticket columnsImputation for numeric durationsEncoding categorical status fieldsAvoiding target leakage in featuresJoint modeling with text signals