LLM переоценивают количество мнений: путают разные формулировки с разными позициями

LLM систематически переоценивают сколько разных мнений в тексте. Видит "Рынок переполнен" и "Конкуренция зашкаливает" — считает два мнения, хотя суть одна. Модели группируют по словам, не по смыслу. Метод PERSPECTRA позволяет точно определять сколько реально уникальных позиций в дискуссии — не раздутый список случайных формулировок, а настоящие смысловые кластеры. Решение: явно инструктируй "группировать по сути, игнорируй различия в формулировках". Плюс требуй структурированный вывод с примерами — модель будет обосновывать группировку вместо простого подсчёта. GPT-4o, Claude, Qwen показали 29-36% точности против 44% у людей — главная ошибка завышение из-за лексических различий.