سبق 1چینل میٹا ڈیٹا ہینڈلنگ (چینل مخصوص ٹوکن پیٹرنز، میٹا ڈیٹا انکوڈنگ)چینل میٹا ڈیٹا (چینل مخصوص ٹوکن پیٹرنز، میٹا ڈیٹا انکوڈنگ) ہینڈل کرنے کا طریقہ سمجھیں جیسے چیٹ، ای میل اور فون لاگ۔ ہم چینل مخصوص ٹوکن پیٹرنز، انکوڈنگ حکمت عملیوں اور ٹیکسٹ کے ساتھ میٹا ڈیٹا کو ملا کر بھرپور ماڈلنگ کا احاطہ کرتے ہیں۔
Cataloging support channels and fieldsChannel-specific token patternsOne-hot and embedding encodingsCombining text and metadata featuresHandling missing channel metadataسبق 2ایموجی، ایموٹیکن اور غیر معیاری ٹوکن ہینڈلنگ اور جذبات سگنلز میں میپنگایموجیز، ایموٹیکنز اور دیگر غیر معیاری ٹوکنز کو نارملائز کرنے کا مطالعہ کریں جبکہ جذبات کو محفوظ رکھیں۔ ہم میپنگ حکمت عملیوں، lexiconز اور ان سگنلز کو ڈاؤن سٹریم جذبات اور ارادہ ماڈلز میں ضم کرنے کا بحث کرتے ہیں۔
Cataloging emoji and emoticon usageUnicode handling and normalizationMapping tokens to sentiment scoresBuilding custom emoji lexiconsIntegrating signals into modelsسبق 3انگریزی سپورٹ ٹیکسٹ کے لیے پنکچوئیشن، کنٹریکشنز اور ٹوکنائزیشن حکمت عملیاںانگریزی سپورٹ ٹیکسٹ کے لیے پنکچوئیشن، کنٹریکشنز اور ٹوکنائزیشن حکمت عملیوں کا جائزہ لیں۔ ہم رول بیسڈ اور لائبریری ٹوکنائزرز کا موازنہ کرتے ہیں، ایج کیسز ہینڈل کرتے ہیں اور ٹوکنائزیشن کو ڈاؤن سٹریم ماڈل ضروریات سے ہم آہنگ کرتے ہیں۔
Role of punctuation in support ticketsExpanding and normalizing contractionsRule-based vs statistical tokenizersHandling URLs and emojis in tokensTokenization for transformer modelsسبق 4سٹیمنگ بمقابلہ لیماٹائزیشن: الگورتھمز، لائبریریاں اور ہر ایک کو استعمال کرنے کا وقتسٹیمنگ اور لیماٹائزیشن اپروچز کا موازنہ کریں بشمول الگورتھمز اور لائبریریاں۔ آپ سپورٹ ٹکٹ ورک فلو میں ہر طریقہ کب استعمال کریں اور یہ ووکابلیری سائز اور ماڈل رویے کو کیسے متاثر کرتے ہیں سیکھیں گے۔
Rule-based and algorithmic stemmersDictionary-based lemmatizersLibrary choices and performanceImpact on vocabulary and sparsityTask-driven method selectionسبق 5ہجے کی غلطیوں، مخففات اور ڈومین مخصوص شارٹ ہینڈ ہینڈلنگ (ہجے اصلاح، لک اپ ڈکشنریز)ٹکٹس میں ہجے کی غلطیوں، مخففات اور ڈومین مخصوص شارٹ ہینڈ کو درست کرنے کے طریقوں کا مطالعہ کریں۔ آپ ہجے کی اصلاح، لک اپ ڈکشنریز اور کسٹم رولز کو ملا کر استعمال کریں گے جبکہ کلیدی entities اور کوڈز کو نقصان دہ تبدیلیوں سے بچائیں گے۔
Common error types in support textDictionary and edit-distance correctionCustom domain abbreviation lexiconsContext-aware correction strategiesProtecting entities and codesسبق 6سٹاپ ورڈ ہٹانے کے ٹریڈ آفس اور سپورٹ ٹکٹ ڈومینز کے لیے کنفیگریشن ایبل سٹاپ ورڈ لسٹسسپورٹ ٹکٹ ڈومینز میں سٹاپ ورڈ ہٹانے کے ٹریڈ آفس کا جائزہ لیں۔ آپ کنفیگریشن ایبل سٹاپ ورڈ لسٹس ڈیزائن کریں گے، ان کے ماڈلز پر اثر کا جائزہ لیں گے اور ڈومین مخصوص فنکشن ورڈز ہینڈل کریں گے جو لطیف ارادہ رکھ سکتے ہیں۔
Standard vs domain stopword listsImpact on bag-of-words featuresEffect on embeddings and transformersConfigurable and layered stopword setsEvaluating removal with ablationسبق 7ٹیکسٹ نارملائزیشن بنیادیں: لاؤرکیسنگ، یونی کوڈ نارملائزیشن، whitespace اور لائن بریک ہینڈلنگلاؤرکیسنگ، یونی کوڈ نارملائزیشن اور whitespace اور لائن بریک ہینڈلنگ جیسے کور ٹیکسٹ نارملائزیشن سٹیپس کا احاطہ کریں۔ ہم آپریشنز کی ترتیب، زبان مخصوص خبردار کریں اور اہم فارمیٹنگ اشاروں کو محفوظ رکھنے کا بحث کرتے ہیں۔
Lowercasing and case preservation rulesUnicode normalization formsHandling accents and special symbolsWhitespace and linebreak cleanupOrdering normalization operationsسبق 8ڈیٹا تقسیم حکمت عملیاں: وقت پر مبنی تقسیم، ٹاپک/جذبات کے لحاظ سے stratified سمیپلنگ، اور nested کراس ویلیڈیشن غوروقت پر مبنی اور لیبل شدہ ٹکٹ ڈیٹا کے لیے ڈیٹا تقسیم حکمت عملیوں کا مطالعہ کریں۔ ہم وقت پر مبنی تقسیموں، ٹاپک یا جذبات کے لحاظ سے stratified سمیپلنگ اور مضبوط ماڈل جائزے کے لیے nested کراس ویلیڈیشن کا موازنہ کرتے ہیں۔
Holdout, k-fold, and temporal splitsStratification by topic and sentimentPreventing temporal data leakageNested cross-validation workflowsAligning splits with business goalsسبق 9ٹیکسٹ میں URLs، ای میل ایڈریسز، کوڈ snippets اور identifiers ہینڈلنگ (masking بمقابلہ محفوظ رکھنا)ٹیکسٹ میں URLs، ای میل ایڈریسز، کوڈ snippets اور identifiers ہینڈل کرنے کی حکمت عملیاں سیکھیں۔ ہم masking، نارملائزیشن اور محفوظ رکھنے کے انتخاب کا موازنہ کرتے ہیں، پرائیویسی، ڈی ڈپلیکیٹ اور ماڈل کارکردگی اثرات پر توجہ دیتے ہیں۔
Detecting URLs and email patternsMasking versus normalization rulesRepresenting code snippets safelyHandling ticket and user identifiersPrivacy and leakage considerationsسبق 10CSV schema اور ڈیٹا اقسام سمجھنا (ticket_id, created_at, customer_id, text, channel, resolved, resolution_time_hours, manual_topic, manual_sentiment)ٹکٹ ڈیٹا سیٹس کے لیے CSV schemas کو سمجھنے اور درست ڈیٹا اقسام تفویض کرنے کا طریقہ سیکھیں۔ ہم identifiers، ٹائم سٹیمپس، booleans اور ٹیکسٹ فیلڈز کو پارس کرنے، اور ڈاؤن سٹریم غلطیوں کو روکنے والے ویلیڈیشن چیکس کا احاطہ کرتے ہیں۔
Inspecting headers and sample rowsAssigning robust column data typesValidating timestamps and IDsDetecting malformed or mixed typesSchema validation in pipelinesسبق 11غائب ویلیوز اور لیبل شور کا پتہ لگانے اور مقدار کرنے کی تکنیکیں (missingness پیٹرنز، لیبل consistency چیکس، انٹر انوٹیٹر میٹرکس)سپورٹ ٹکٹ ڈیٹا سیٹس میں غائب ویلیوز اور لیبل شور کا پتہ لگانے اور مقدار کرنے کی تکنیکیں سیکھیں۔ ہم missingness پیٹرنز، لیبل consistency چیکس اور انوٹیٹر ایگریمنٹ میٹرکس کا احاطہ کرتے ہیں تاکہ لیبل کوالٹی کو مقدار کریں اور صفائی فیصلوں کی رہنمائی کریں۔
Types of missingness in ticket datasetsVisualizing missingness patternsDetecting inconsistent labelsInter-annotator agreement metricsHeuristics to flag label noiseسبق 12دوبارہ قابل عمل پائپ لائنز بنانا اور صاف ڈیٹا سیٹس کی ورژننگ (ڈیٹا کنٹریکٹس، ہیشنگ)دوبارہ قابل عمل پری پروسیسنگ پائپ لائنز اور ورژن شدہ صاف ڈیٹا سیٹس بنانے کا طریقہ سیکھیں۔ ہم ماڈیولر پائپ لائن ڈیزائن، کنفیگریشن مینجمنٹ، ہیشنگ اور ڈیٹا کنٹریکٹس کا احاطہ کرتے ہیں جو وقت کے ساتھ ماڈلز، کوڈ اور ڈیٹا کو ہم آہنگ رکھتے ہیں۔
Designing modular preprocessing stepsConfiguration and parameter trackingHashing raw and processed datasetsData contracts and schema guaranteesLogging and audit trails for changesسبق 13تاریخ/وقت پارسنگ اور ٹائم زون ہینڈلنگ، temporal فیچرز اخذ کرنا (daypart, weekday, recency)ہم آہنگ تاریخ اور وقت فیلڈز کو پارس کرنے، ٹائم زونز ہینڈل کرنے اور temporal فیچرز اخذ کرنے کا طریقہ سمجھیں۔ ہم مضبوط پارسنگ، کینونیکل ٹائم میں نارملائزیشن اور recency اور seasonality جیسے انجینئرڈ فیچرز پر توجہ دیتے ہیں۔
Parsing heterogeneous date formatsTimezone normalization strategiesHandling missing or invalid timestampsDeriving recency and age featuresDaypart, weekday, and seasonalityسبق 14ماڈلنگ کے لیے غیر ٹیکسٹ کالمز کا imputation اور علاج (resolved, resolution_time_hours, channel)resolution status، resolution time اور channel جیسے غیر ٹیکسٹ کالمز کے لیے imputation اور پری پروسیسنگ کا مطالعہ کریں۔ ہم انکوڈنگ حکمت عملیوں، لیکج رسکوں اور ان فیچرز کو ٹیکسٹ کے ساتھ ماڈلنگ کے لیے ہم آہنگ کرنے کا بحث کرتے ہیں۔
Profiling non-text ticket columnsImputation for numeric durationsEncoding categorical status fieldsAvoiding target leakage in featuresJoint modeling with text signals