पाठ 1चॅनेल मेटाडेटा हाताळणे (चॅनेल-विशिष्ट टोकन पॅटर्न, मेटाडेटा एन्कोडिंग)चॅनेल मेटाडेटा प्रक्रिया कशी करावी हे समजून घ्या जसे चॅट, ईमेल आणि फोन लॉग्स. आम्ही चॅनेल-विशिष्ट टोकन पॅटर्न, एन्कोडिंग धोरणे आणि मजकूरासोबत मेटाडेटा एकत्र करून समृद्ध मॉडेलिंग कशी करावी हे कव्हर करतो.
Cataloging support channels and fieldsChannel-specific token patternsOne-hot and embedding encodingsCombining text and metadata featuresHandling missing channel metadataपाठ 2इमोजी, इमोटिकॉन आणि गैर-मानक टोकन हाताळणे आणि संवेदना संकेतांमध्ये मॅपिंगइमोजी, इमोटिकॉन आणि इतर गैर-मानक टोकन्स सामान्य करणे आणि संवेदना जपणे याचा अभ्यास करा. आम्ही मॅपिंग धोरणे, शब्दकोश आणि या संकेतांना खालील संवेदना आणि उद्देश मॉडेल्समध्ये एकत्र कसे करावे ते चर्चा करतो.
Cataloging emoji and emoticon usageUnicode handling and normalizationMapping tokens to sentiment scoresBuilding custom emoji lexiconsIntegrating signals into modelsपाठ 3इंग्रजी सपोर्ट मजकूरासाठी विरामचिन्हे, संक्षेप आणि टोकनायझेशन धोरणेइंग्रजी सपोर्ट मजकूरासाठी विरामचिन्हे, संक्षेप आणि टोकनायझेशन धोरणांचा अभ्यास करा. आम्ही नियम-आधारित आणि लायब्ररी टोकनायझर्सची तुलना करतो, एज केसेस हाताळतो आणि टोकनायझेशनला खालील मॉडेल आवश्यकतेशी जुळवतो.
Role of punctuation in support ticketsExpanding and normalizing contractionsRule-based vs statistical tokenizersHandling URLs and emojis in tokensTokenization for transformer modelsपाठ 4स्टेमिंग विरुद्ध लेमॅटायझेशन: अल्गोरिदम्स, लायब्रेरीज आणि प्रत्येक कधी लागू करावेस्टेमिंग आणि लेमॅटायझेशन दृष्टिकोनांची तुलना करा, ज्यात अल्गोरिदम आणि लायब्रेरीजचा समावेश आहे. तुम्हाला सपोर्ट टिकिट वर्कफ्लोजमध्ये प्रत्येक पद्धत कधी लागू करावी आणि ते शब्दावली आकार आणि मॉडेल वर्तनावर कसा परिणाम करतात हे शिकवले जाईल.
Rule-based and algorithmic stemmersDictionary-based lemmatizersLibrary choices and performanceImpact on vocabulary and sparsityTask-driven method selectionपाठ 5स्पेलिंग चुका, संक्षेप आणि डोमेन-विशिष्ट शॉर्टहँड हाताळणे (स्पेल दुरुस्ती, लूकअप शब्दकोश)टिकिट्समध्ये स्पेलिंग चुका, संक्षेप आणि डोमेन-विशिष्ट शॉर्टहँड दुरुस्त करण्याच्या पद्धती शोधा. तुम्ही स्पेल दुरुस्ती, लूकअप शब्दकोश आणि कस्टम नियम एकत्र कराल तर महत्त्वाच्या एंटिटीज आणि कोड्सना हानीकारक बदल टाळाल.
Common error types in support textDictionary and edit-distance correctionCustom domain abbreviation lexiconsContext-aware correction strategiesProtecting entities and codesपाठ 6स्टॉपवर्ड रिमूवल ट्रेडऑफ्स आणि सपोर्ट टिकिट डोमेनसाठी कॉन्फिगरेबल स्टॉपवर्ड यादीसपोर्ट टिकिट डोमेनमध्ये स्टॉपवर्ड रिमूवलचे ट्रेडऑफ्स तपासा. तुम्ही कॉन्फिगरेबल स्टॉपवर्ड यादी डिझाइन कराल, त्यांचा मॉडेल्सवर परिणाम मूल्यमापन कराल आणि सूक्ष्म उद्देश वाहून नेणाऱ्या डोमेन-विशिष्ट कार्य शब्दांना हाताळाल.
Standard vs domain stopword listsImpact on bag-of-words featuresEffect on embeddings and transformersConfigurable and layered stopword setsEvaluating removal with ablationपाठ 7मजकूर सामान्यीकरण मूलभूत: लोअरकेसिंग, युनिकोड सामान्यीकरण, व्हाइटस्पेस आणि लाइनब्रेक हाताळणीलोअरकेसिंग, युनिकोड सामान्यीकरण आणि व्हाइटस्पेस/लाइनब्रेक हाताळणी सारख्या कोर मजकूर सामान्यीकरण स्टेप्स कव्हर करा. आम्ही ऑपरेशन्सची क्रमवारी, भाषा-विशिष्ट अडचणी आणि महत्त्वाच्या फॉरमॅटिंग संकेत जपण्यावर चर्चा करतो.
Lowercasing and case preservation rulesUnicode normalization formsHandling accents and special symbolsWhitespace and linebreak cleanupOrdering normalization operationsपाठ 8डेटा स्प्लिटिंग धोरणे: टाइम-आधारित स्प्लिट्स, टॉपिक/संवेदनेनुसार स्ट्रॅटिफाइड सॅम्पलिंग आणि नेस्टेड क्रॉस-व्हॅलिडेशन विचारकालानुक्रमिक आणि लेबल केलेल्या टिकिट डेटासाठी डेटा स्प्लिटिंग धोरणांचा अभ्यास करा. आम्ही टाइम-आधारित स्प्लिट्स, टॉपिक किंवा संवेदनेनुसार स्ट्रॅटिफाइड सॅम्पलिंग आणि मजबूत मॉडेल मूल्यमापनासाठी नेस्टेड क्रॉस-व्हॅलिडेशनची तुलना करतो.
Holdout, k-fold, and temporal splitsStratification by topic and sentimentPreventing temporal data leakageNested cross-validation workflowsAligning splits with business goalsपाठ 9मजकूरातील URLs, ईमेल पत्ते, कोड स्निपेट्स आणि ओळखकर्ते हाताळणे (मास्किंग विरुद्ध जपणे)मजकूरातील URLs, ईमेल पत्ते, कोड स्निपेट्स आणि ओळखकर्ते हाताळण्याच्या धोरणांचा अभ्यास करा. आम्ही मास्किंग, सामान्यीकरण आणि जपण्याच्या निवडींची तुलना करतो, गोपनीयता, डुप्लिकेशन आणि मॉडेल कामगिरी परिणामांवर लक्ष केंद्रित करतो.
Detecting URLs and email patternsMasking versus normalization rulesRepresenting code snippets safelyHandling ticket and user identifiersPrivacy and leakage considerationsपाठ 10CSV स्कीमा आणि डेटा प्रकार समजणे (ticket_id, created_at, customer_id, text, channel, resolved, resolution_time_hours, manual_topic, manual_sentiment)टिकिट डेटासेट्ससाठी CSV स्कीमा व्याख्या करणे आणि योग्य डेटा प्रकार नियुक्त करणे शिका. आम्ही ओळखकर्ते, टाइमस्टॅम्प्स, बूलियन आणि मजकूर फील्ड्स पार्सिंग कव्हर करतो, खालील त्रुटी टाळणाऱ्या व्हॅलिडेशन चेकांसह.
Inspecting headers and sample rowsAssigning robust column data typesValidating timestamps and IDsDetecting malformed or mixed typesSchema validation in pipelinesपाठ 11गमावलेली मूल्ये आणि लेबल नॉइस शोधणे आणि प्रमाणित करण्याच्या तंत्र (गमावलेल्या पॅटर्न्स, लेबल सुसंगतता चेक, इंटर-अॅनोटेटर मेट्रिक्स)सपोर्ट टिकिट डेटासेट्समध्ये गमावलेल्या मूल्ये आणि लेबल नॉइस शोधणे आणि प्रमाणित करण्याच्या तंत्रांचा अभ्यास करा. आम्ही गमावलेल्या पॅटर्न्स, लेबल सुसंगतता चेक आणि इंटर-अॅनोटेटर करार मेट्रिक्स कव्हर करतो जे लेबल गुणवत्ता प्रमाणित करतात आणि स्वच्छतेचे निर्णय मार्गदर्शन करतात.
Types of missingness in ticket datasetsVisualizing missingness patternsDetecting inconsistent labelsInter-annotator agreement metricsHeuristics to flag label noiseपाठ 12पुनरावृत्तीय पाइपलाइन्स तयार करणे आणि स्वच्छ डेटासेट्स व्हर्जनिंग (डेटा कॉन्ट्रॅक्ट्स, हॅशिंग)पुनरावृत्तीय पूर्वप्रक्रिया पाइपलाइन्स आणि व्हर्जन केलेल्या स्वच्छ डेटासेट्स तयार करण्याचा अभ्यास करा. आम्ही मॉड्युलर पाइपलाइन डिझाइन, कॉन्फिगरेशन व्यवस्थापन, हॅशिंग आणि डेटा कॉन्ट्रॅक्ट्स कव्हर करतो जे मॉडेल्स, कोड आणि डेटा वेळेनुसार जुळवतात.
Designing modular preprocessing stepsConfiguration and parameter trackingHashing raw and processed datasetsData contracts and schema guaranteesLogging and audit trails for changesपाठ 13तारीख/वेळ पार्सिंग आणि टाइमझोन हाताळणी, कालानुक्रमिक वैशिष्ट्ये व्युत्पन्न करणे (दिवसभाग, सप्ताह दिन, रिसेंसी)विभिन्नतापूर्ण तारीख आणि वेळ फील्ड्स पार्स करण्याचे, टाइमझोन हाताळण्याचे आणि कालानुक्रमिक वैशिष्ट्ये व्युत्पन्न करण्याचे समजून घ्या. आम्ही मजबूत पार्सिंग, कॅनॉनिकल टाइममध्ये सामान्यीकरण आणि रिसेंसी आणि ऋतुयात्रेसारख्या अभियांत्रिक वैशिष्ट्यांवर लक्ष केंद्रित करतो.
Parsing heterogeneous date formatsTimezone normalization strategiesHandling missing or invalid timestampsDeriving recency and age featuresDaypart, weekday, and seasonalityपाठ 14मॉडेलिंगसाठी गैर-मजकूर कॉलम्सचे इम्प्युटेशन आणि उपचार (resolved, resolution_time_hours, channel)रिझोल्यूशन स्थिती, रिझोल्यूशन वेळ आणि चॅनेलसारख्या गैर-मजकूर कॉलम्ससाठी इम्प्युटेशन आणि पूर्वप्रक्रिया शोधा. आम्ही एन्कोडिंग धोरणे, लीकेज धोके आणि मजकूरासोबत हे वैशिष्ट्ये मॉडेलिंगसाठी जुळवण्यावर चर्चा करतो.
Profiling non-text ticket columnsImputation for numeric durationsEncoding categorical status fieldsAvoiding target leakage in featuresJoint modeling with text signals