Theme Detection: категоризация текстов с управляемой детализацией

При категоризации текстов большинство проваливается на одном: либо категории слишком общие («Управление аккаунтом» — бесполезно для анализа), либо слишком дробные («Сброс пароля iOS версии 3.2.1» — данные раздроблены). Метод Theme Detection позволяет калибровать уровень детализации категорий под конкретную задачу — не фиксированный, а подстраиваемый. Фишка: показываешь модели пары-примеры — «эти два вопроса ДОЛЖНЫ быть в одной теме» (should-link) и «эти два НЕ должны» (cannot-link). Модель понимает границу между «похоже, но разное» и «разное, но одно». Результат: нужный уровень обобщения вместо произвольного.