Таксономия речевых вариаций: +40% точности извлечения данных через few-shot с паузами и заполнителями

Точность извлечения данных рухнула с 90% до 47% при переходе от текстов к живой речи — модель не узнаёт 'пятнашка тыщ' как '15000', теряется на 'Меня зовут... ну... Ваня'. Метод позволяет извлекать структурированные данные (числа, даты, имена) из неформальных текстов и расшифровок звонков с точностью как из чистых источников. Исследователи систематизировали 17 общих типов речевых вариаций (паузы, заполнители 'ну', самоисправления) плюс десятки специфичных для каждого типа данных. Добавь их в few-shot примеры — модель видит что 'пятнашка', '15 тыщ', 'пятнадцать ноль ноль ноль' означают одно число. Точность с 47% до 90% для имён, с 88% до 95% для ZIP-кодов.