3,583 papers
arXiv:2604.13502 74 15 апр. 2026 г. PRO

SDOH Extraction Pipeline: структурированное извлечение данных через самосогласованность и детальные инструкции

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: просишь LLM переформулировать правила извлечения — она упрощает, убирает граничные случаи, теряет именно то, что важнее всего. Полные детальные инструкции в промпте стабильно бьют AI-пересказ тех же самых правил. Метод позволяет вытаскивать структурированные данные из любых неструктурированных текстов — договоров, резюме, отзывов — без потерь и разнобоя форматов. Четыре слоя защиты от нестабильности: полные правила → примеры вывода → три параллельных запроса → голосование большинством — каждый слой убирает один тип ошибок, и вместе они дают стабильный результат там, где один запрос каждый раз выдаёт разное.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с