పాఠం 1చానెల్ మెటాడేటా హ్యాండ్లింగ్ (చానెల్-నిర్దిష్ట టోకెన్ ప్యాటర్న్లు, మెటాడేటా ఎన్కోడింగ్)చాట్, ఈమెయిల్, మరియు ఫోన్ లాగ్ల వంటి చానెల్ మెటాడేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ఎలా అర్థం చేసుకోవాలి అని తెలుసుకోండి. మేము చానెల్-నిర్దిష్ట టోకెన్ ప్యాటర్న్లు, ఎన్కోడింగ్ వ్యూహాలు, మరియు టెక్స్ట్తో మెటాడేటాను కలిపి మరింత ధనవంతమైన మోడలింగ్ కోసం ఎలా చేయాలో కవర్ చేస్తాము.
Cataloging support channels and fieldsChannel-specific token patternsOne-hot and embedding encodingsCombining text and metadata featuresHandling missing channel metadataపాఠం 2ఎమోజీ, ఎమోటికాన్ మరియు నాన్-స్టాండర్డ్ టోకెన్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు సెంటిమెంట్ సిగ్నల్లకు మ్యాపింగ్ఎమోజీలు, ఎమోటికాన్లు, మరియు ఇతర నాన్-స్టాండర్డ్ టోకెన్లను సెంటిమెంట్ను కాపాడుకుంటూ సాధారణీకరించడం ఎలా అని అధ్యయనం చేయండి. మేము మ్యాపింగ్ వ్యూహాలు, లెక్సికాన్లు, మరియు డౌన్స్ట్రీమ్ సెంటిమెంట్ మరియు ఇంటెంట్ మోడళ్లలో ఈ సిగ్నల్లను ఇంటిగ్రేట్ చేయడం గురించి చర్చిస్తాము.
Cataloging emoji and emoticon usageUnicode handling and normalizationMapping tokens to sentiment scoresBuilding custom emoji lexiconsIntegrating signals into modelsపాఠం 3పంక్చువేషన్, కాంట్రాక్షన్లు, మరియు ఇంగ్లీష్ సపోర్ట్ టెక్స్ట్ కోసం టోకెనైజేషన్ వ్యూహాలుఇంగ్లీష్ సపోర్ట్ టెక్స్ట్ కోసం పంక్చువేషన్, కాంట్రాక్షన్లు, మరియు టోకెనైజేషన్ వ్యూహాలను పరిశీలించండి. మేము రూల్-బేస్డ్ మరియు లైబ్రరీ టోకెనైజర్లను పోల్చి, ఎడ్జ్ కేస్లను హ్యాండిల్ చేసి, డౌన్స్ట్రీమ్ మోడల్ అవసరాలతో టోకెనైజేషన్ను సమలేఖనం చేస్తాము.
Role of punctuation in support ticketsExpanding and normalizing contractionsRule-based vs statistical tokenizersHandling URLs and emojis in tokensTokenization for transformer modelsపాఠం 4స్టెమ్మింగ్ vs లెమటైజేషన్: అల్గారిథమ్లు, లైబ్రరీలు, మరియు ప్రతి ఒక్కటి అప్లై చేయాల్సిన సమయంస్టెమ్మింగ్ మరియు లెమటైజేషన్ విధానాలను, అల్గారిథమ్లు మరియు లైబ్రరీలతో పోల్చండి. మీరు సపోర్ట్ టికెట్ వర్క్ఫ్లోలలో ప్రతి పద్ధతినీ ఎప్పుడు అప్లై చేయాలో మరియు అవి వాక్యాభిధాన పరిమాణం మరియు మోడల్ ప్రవర్తనపై ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో నేర్చుకుంటారు.
Rule-based and algorithmic stemmersDictionary-based lemmatizersLibrary choices and performanceImpact on vocabulary and sparsityTask-driven method selectionపాఠం 5స్పెల్లింగ్ తప్పులు, సంక్షిప్తార్థాలు, మరియు డొమైన్-నిర్దిష్ట షార్ట్హ్యాండ్ హ్యాండ్లింగ్ (స్పెల్ కరెక్షన్, లుకప్ డిక్షనరీలు)టికెట్లలో స్పెల్లింగ్ తప్పులు, సంక్షిప్తార్థాలు, మరియు డొమైన్-నిర్దిష్ట షార్ట్హ్యాండ్ను సరిచేయడానికి, విస్తరించడానికి, మరియు సాధారణీకరించడానికి పద్ధతులను అన్వేషించండి. మీరు స్పెల్ కరెక్షన్, లుకప్ డిక్షనరీలు, మరియు కస్టమ్ రూల్స్ను కలిపి కీలక ఎంటిటీలు మరియు కోడ్లకు హానికర మార్పులను నివారించడం నేర్చుకుంటారు.
Common error types in support textDictionary and edit-distance correctionCustom domain abbreviation lexiconsContext-aware correction strategiesProtecting entities and codesపాఠం 6స్టాప్వర్డ్ రిమూవల్ ట్రేడాఫ్లు మరియు సపోర్ట్ టికెట్ డొమైన్ల కోసం కాన్ఫిగరబుల్ స్టాప్వర్డ్ లిస్ట్లుసపోర్ట్ టికెట్ డొమైన్లలో స్టాప్వర్డ్ రిమూవల్ యొక్క ట్రేడాఫ్లను పరిశీలించండి. మీరు కాన్ఫిగరబుల్ స్టాప్వర్డ్ లిస్ట్లను డిజైన్ చేసి, మోడళ్లపై వాటి ప్రభావాన్ని అంచనా వేసి, సూక్ష్మ ఇంటెంట్ను మోస్తరు చేసే డొమైన్-నిర్దిష్ట ఫంక్షన్ వర్డ్లను హ్యాండిల్ చేయడం నేర్చుకుంటారు.
Standard vs domain stopword listsImpact on bag-of-words featuresEffect on embeddings and transformersConfigurable and layered stopword setsEvaluating removal with ablationపాఠం 7టెక్స్ట్ సాధారణీకరణ ప్రాథమికాలు: లోవర్కేసింగ్, యూనికోడ్ సాధారణీకరణ, వైట్స్పేస్ మరియు లైన్బ్రేక్ హ్యాండ్లింగ్లోవర్కేసింగ్, యూనికోడ్ సాధారణీకరణ, మరియు వైట్స్పేస్ మరియు లైన్బ్రేక్ హ్యాండ్లింగ్ వంటి కోర్ టెక్స్ట్ సాధారణీకరణ దశలను కవర్ చేయండి. మేము ఆపరేషన్ల ఆర్డరింగ్, భాషా-నిర్దిష్ట హెచ్చరికలు, మరియు ముఖ్యమైన ఫార్మాటింగ్ క్యూలను కాపాడుకోవడం గురించి చర్చిస్తాము.
Lowercasing and case preservation rulesUnicode normalization formsHandling accents and special symbolsWhitespace and linebreak cleanupOrdering normalization operationsపాఠం 8డేటా స్ప్లిట్టింగ్ వ్యూహాలు: టైమ్-బేస్డ్ స్ప్లిట్లు, టాపిక్/సెంటిమెంట్ ప్రకారం స్ట్రాటిఫైడ్ సాంప్లింగ్, మరియు నెస్టెడ్ క్రాస్-వాలిడేషన్ పరిగణనలుటెంపోరల్ మరియు లేబుల్డ్ టికెట్ డేటాకు అనుకూలీకరించిన డేటా స్ప్లిట్టింగ్ వ్యూహాలను అధ్యయనం చేయండి. మేము టైమ్-బేస్డ్ స్ప్లిట్లు, టాపిక్ లేదా సెంటిమెంట్ ప్రకారం స్ట్రాటిఫైడ్ సాంప్లింగ్, మరియు బలమైన మోడల్ అంచనా కోసం నెస్టెడ్ క్రాస్-వాలిడేషన్ను పోల్చుతాము.
Holdout, k-fold, and temporal splitsStratification by topic and sentimentPreventing temporal data leakageNested cross-validation workflowsAligning splits with business goalsపాఠం 9టెక్స్ట్లో URLs, ఈమెయిల్ అడ్రస్లు, కోడ్ స్నిపెట్లు, మరియు ఐడెంటిఫైర్ల హ్యాండ్లింగ్ (మాస్కింగ్ vs ప్రిజర్వేషన్)టెక్స్ట్లో URLs, ఈమెయిల్ అడ్రస్లు, కోడ్ స్నిపెట్లు, మరియు ఐడెంటిఫైర్లను హ్యాండిల్ చేయడానికి వ్యూహాలను నేర్చుకోండి. మేము మాస్కింగ్, సాధారణీకరణ, మరియు ప్రిజర్వేషన్ ఎంపికలను పోల్చి, ప్రైవసీ, డూప్లికేషన్, మరియు మోడల్ పెర్ఫార్మెన్స్ ప్రభావాలపై దృష్టి పెడతాము.
Detecting URLs and email patternsMasking versus normalization rulesRepresenting code snippets safelyHandling ticket and user identifiersPrivacy and leakage considerationsపాఠం 10CSV స్కీమా మరియు డేటా రకాల అర్థం (ticket_id, created_at, customer_id, text, channel, resolved, resolution_time_hours, manual_topic, manual_sentiment)టికెట్ డేటాసెట్ల కోసం CSV స్కీమాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు సరైన డేటా రకాలను అసైన్ చేయడం నేర్చుకోండి. మేము ఐడెంటిఫైర్లు, టైమ్స్టాంప్లు, బూలియన్లు, మరియు టెక్స్ట్ ఫీల్డ్ల పార్సింగ్, ప్లస్ డౌన్స్ట్రీమ్ ఎర్రర్లను నివారించే వాలిడేషన్ చెక్లను కవర్ చేస్తాము.
Inspecting headers and sample rowsAssigning robust column data typesValidating timestamps and IDsDetecting malformed or mixed typesSchema validation in pipelinesపాఠం 11మిస్సింగ్ వాల్యూలు మరియు లేబుల్ నాయిస్ను డిటెక్ట్ చేయడానికి మరియు క్వాంటిఫై చేయడానికి సాంకేతికతలు (మిస్సింగ్నెస్ ప్యాటర్న్లు, లేబుల్ కన్సిస్టెన్సీ చెక్లు, ఇంటర్-అనోటేటర్ మెట్రిక్లు)సపోర్ట్ టికెట్ డేటాసెట్లలో మిస్సింగ్ వాల్యూలు మరియు లేబుల్ నాయిస్ను డిటెక్ట్ చేయడానికి మరియు క్వాంటిఫై చేయడానికి సాంకేతికతలను నేర్చుకోండి. మేము మిస్సింగ్నెస్ ప్యాటర్న్లు, లేబుల్ కన్సిస్టెన్సీ చెక్లు, మరియు లేబుల్ క్వాలిటీని క్వాంటిఫై చేసి క్లీనింగ్ నిర్ణయాలను మార్గదర్శించడానికి ఇంటర్-అనోటేటర్ అగ్రీమెంట్ మెట్రిక్లను కవర్ చేస్తాము.
Types of missingness in ticket datasetsVisualizing missingness patternsDetecting inconsistent labelsInter-annotator agreement metricsHeuristics to flag label noiseపాఠం 12పునరావృతమైన పైప్లైన్లు మరియు క్లీన్డ్ డేటాసెట్ల వెర్షనింగ్ సృష్టించడం (డేటా కాంట్రాక్ట్లు, హ్యాషింగ్)ప్రీప్రాసెసింగ్ పైప్లైన్లను పునరావృతమైనవిగా మరియు క్లీన్డ్ డేటాసెట్లను వెర్షనింగ్ చేయడం నేర్చుకోండి. మేము మాడ్యులర్ పైప్లైన్ డిజైన్, కాన్ఫిగరేషన్ మేనేజ్మెంట్, హ్యాషింగ్, మరియు మోడళ్లు, కోడ్, మరియు డేటాను సమయంలో సమలేఖనం చేసే డేటా కాంట్రాక్ట్లను కవర్ చేస్తాము.
Designing modular preprocessing stepsConfiguration and parameter trackingHashing raw and processed datasetsData contracts and schema guaranteesLogging and audit trails for changesపాఠం 13డేట్/టైమ్ పార్సింగ్ మరియు టైమ్జోన్ హ్యాండ్లింగ్, టెంపోరల్ ఫీచర్ల డెరైవింగ్ (డేపార్ట్, వీక్డే, రీసెన్సీ)హెటరోజనియస్ డేట్ మరియు టైమ్ ఫీల్డ్లను పార్స్ చేయడం, టైమ్జోన్లను హ్యాండిల్ చేయడం, మరియు టెంపోరల్ ఫీచర్లను డెరైవ్ చేయడం అర్థం చేసుకోండి. మేము రోబస్ట్ పార్సింగ్, కానానికల్ టైమ్కు సాధారణీకరణ, మరియు రీసెన్సీ మరియు సీజనాలిటీ వంటి ఇంజనీర్డ్ ఫీచర్లపై దృష్టి పెడతాము.
Parsing heterogeneous date formatsTimezone normalization strategiesHandling missing or invalid timestampsDeriving recency and age featuresDaypart, weekday, and seasonalityపాఠం 14మోడలింగ్ కోసం నాన్-టెక్స్ట్ కాలమ్ల (రిజల్వ్డ్, రిజల్యూషన్_టైమ్_అవర్స్, చానెల్) ఇంప్యూటేషన్ మరియు చికిత్సరిజల్యూషన్ స్టేటస్, రిజల్యూషన్ టైమ్, మరియు చానెల్ వంటి నాన్-టెక్స్ట్ కాలమ్ల కోసం ఇంప్యూటేషన్ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ను అన్వేషించండి. మేము ఎన్కోడింగ్ వ్యూహాలు, లీకేజ్ రిస్క్లు, మరియు టెక్స్ట్తో ఈ ఫీచర్లను మోడలింగ్ కోసం సమలేఖనం చేయడం గురించి చర్చిస్తాము.
Profiling non-text ticket columnsImputation for numeric durationsEncoding categorical status fieldsAvoiding target leakage in featuresJoint modeling with text signals