Aralin 1Paghawak sa channel metadata (channel-specific token patterns, metadata encoding)Alamin kung paano i-proseso ang channel metadata tulad ng chat, email, at phone logs. Tinatalakay namin ang channel-specific token patterns, encoding strategies, at kung paano pagsamahin ang metadata sa text para sa mas mayamang modeling.
Pagkatala ng mga suporta channels at fieldsChannel-specific token patternsOne-hot at embedding encodingsPagpagsama ng text at metadata featuresPaghawak sa nawawalang channel metadataAralin 2Paghawak at mapping ng Emoji, emoticon at non-standard tokens sa sentiment signalsPag-aralan kung paano i-normalize ang mga emoji, emoticons, at iba pang non-standard tokens habang pinapanatili ang sentiment. Tinatalakay namin ang mapping strategies, lexicons, at kung paano i-integrate ang mga signal na ito sa downstream sentiment at intent models.
Pagkatala ng emoji at emoticon usageUnicode handling at normalizationPagmamapa ng tokens sa sentiment scoresPaggawa ng custom emoji lexiconsPag-integrate ng signals sa modelsAralin 3Punctuation, contractions, at tokenization strategies para sa English support textSuriin ang punctuation, contractions, at tokenization strategies para sa English support text. Inihahalintulad namin ang rule-based at library tokenizers, hinahawakan ang edge cases, at inaayon ang tokenization sa mga kinakailangan ng downstream model.
Papel ng punctuation sa support ticketsPagpapalawak at normalization ng contractionsRule-based vs statistical tokenizersPaghawak sa URLs at emojis sa tokensTokenization para sa transformer modelsAralin 4Stemming vs lemmatization: algorithms, libraries, at kailan gagamitin ang bawat isaIhalintulad ang stemming at lemmatization approaches, kabilang ang algorithms at libraries. Matututunan mo kung kailan gagamitin ang bawat method sa support ticket workflows at kung paano ito nakakaapekto sa vocabulary size at model behavior.
Rule-based at algorithmic stemmersDictionary-based lemmatizersPagpili ng library at performanceEpekto sa vocabulary at sparsityTask-driven method selectionAralin 5Paghawak sa spelling mistakes, abbreviations, at domain-specific shorthand (spell correction, lookup dictionaries)Galugarin ang mga method para ayusin ang spelling, palawakin ang abbreviations, at i-normalize ang domain shorthand sa tickets. Pagsasama-samahin mo ang spell correction, lookup dictionaries, at custom rules habang iniiwasan ang nakakasamang pagbabago sa key entities at codes.
Mga karaniwang error types sa support textDictionary at edit-distance correctionCustom domain abbreviation lexiconsContext-aware correction strategiesPagpoprotekta sa entities at codesAralin 6Tradeoffs ng stopword removal at configurable stopword lists para sa support ticket domainsSuriin ang tradeoffs ng stopword removal sa support ticket domains. Ididisenyo mo ang configurable stopword lists, ie-evaluate ang epekto nito sa models, at hawakan ang domain-specific function words na maaaring magdala ng subtle intent.
Standard vs domain stopword listsEpekto sa bag-of-words featuresEpekto sa embeddings at transformersConfigurable at layered stopword setsPag-e-evaluate ng removal gamit ang ablationAralin 7Text normalization fundamentals: lowercasing, Unicode normalization, whitespace at linebreak handlingTatakpan ang core text normalization steps tulad ng lowercasing, Unicode normalization, at whitespace cleanup. Tinatalakay namin ang ordering ng operations, language-specific caveats, at pagpapanatili ng mahahalagang formatting cues.
Lowercasing at case preservation rulesUnicode normalization formsPaghawak sa accents at special symbolsWhitespace at linebreak cleanupPag-oorder ng normalization operationsAralin 8Data splitting strategies: time-based splits, stratified sampling by topic/sentiment, at nested cross-validation considerationsPag-aralan ang data splitting strategies na inangkop sa temporal at labeled ticket data. Inihahalintulad namin ang time-based splits, stratified sampling by topic o sentiment, at nested cross-validation para sa robust model evaluation.
Holdout, k-fold, at temporal splitsStratification by topic at sentimentPag-iwas sa temporal data leakageNested cross-validation workflowsPag-aayon ng splits sa business goalsAralin 9Paghawak sa URLs, email addresses, code snippets, at identifiers sa text (masking vs preserving)Matututo ng strategies para hawakan ang URLs, emails, code snippets, at identifiers sa text. Inihahalintulad namin ang masking, normalization, at preservation choices, na nakatuon sa privacy, deduplication, at model performance implications.
Pagdedetect ng URLs at email patternsMasking versus normalization rulesPagrepresent ng code snippets nang ligtasPaghawak sa ticket at user identifiersPrivacy at leakage considerationsAralin 10Pag-unawa sa CSV schema at data types (ticket_id, created_at, customer_id, text, channel, resolved, resolution_time_hours, manual_topic, manual_sentiment)Matututo na i-interpret ang CSV schemas para sa ticket datasets at magtalaga ng tamang data types. Tinatakpan namin ang pag-parse ng identifiers, timestamps, booleans, at text fields, plus validation checks na nag-iwas sa subtle downstream errors.
Pagsusuri sa headers at sample rowsPagtalaga ng robust column data typesPag-validate ng timestamps at IDsPagdedetect ng malformed o mixed typesSchema validation sa pipelinesAralin 11Mga teknik para makita at kwantipikahan ang missing values at label noise (missingness patterns, label consistency checks, inter-annotator metrics)Matututo na makita ang missing values at noisy labels sa support ticket datasets. Tinatakpan namin ang missingness patterns, label consistency checks, at inter-annotator agreement metrics para kwantipikahan ang label quality at gabayan ang cleaning decisions.
Mga uri ng missingness sa ticket datasetsPag-visualize ng missingness patternsPagdedetect ng inconsistent labelsInter-annotator agreement metricsHeuristics para i-flag ang label noiseAralin 12Paggawa ng reproducible pipelines at versioning ng cleaned datasets (data contracts, hashing)Matututo na bumuo ng reproducible preprocessing pipelines at versioned cleaned datasets. Tinatakpan namin ang modular pipeline design, configuration management, hashing, at data contracts na nagpapanatili ng models, code, at data na aligned sa pagdaan ng panahon.
Pagdidisenyo ng modular preprocessing stepsConfiguration at parameter trackingHashing ng raw at processed datasetsData contracts at schema guaranteesLogging at audit trails para sa changesAralin 13Date/time parsing at timezone handling, pagkuha ng temporal features (daypart, weekday, recency)Alamin kung paano i-parse ang heterogeneous date at time fields, hawakan ang timezones, at kuhain ang temporal features. Nakatuon kami sa robust parsing, normalization sa canonical time, at engineered features tulad ng recency at seasonality.
Pag-parse ng heterogeneous date formatsTimezone normalization strategiesPaghawak sa missing o invalid timestampsPagkuha ng recency at age featuresDaypart, weekday, at seasonalityAralin 14Imputation at treatment ng non-text columns (resolved, resolution_time_hours, channel) para sa modelingGalugarin ang imputation at preprocessing para sa non-text columns tulad ng resolution status, resolution time, at channel. Tinatalakay namin ang encoding strategies, leakage risks, at kung paano i-align ang mga features na ito sa text para sa modeling.
Pag-profile ng non-text ticket columnsImputation para sa numeric durationsPag-encode ng categorical status fieldsPag-iwas sa target leakage sa featuresJoint modeling sa text signals
