Паттерны из примеров: двухшаговое извлечение структурных паттернов для точной классификации текста

Парадокс: чем подробнее описываешь категорию словами — тем менее надёжно LLM её распознаёт. «Уход от темы — когда человек уводит разговор» — это интерпретация, не структура. Под неё можно подогнать что угодно. Метод позволяет построить точный «детектор» для любого типа манипуляций или логических ошибок — и получать не субъективное «кажется, здесь что-то не то», а конкретный вывод с цитатой. Фишка: вместо определения — трафарет с плейсхолдерами. Сначала LLM объясняет, почему каждый пример попадает в категорию. Потом вытягивает из объяснений структуры вида «вместо ответа на [претензию X] аргумент переключает на [нерелевантное Y]». По этим структурам — сопоставляет новые тексты. Не угадывает, а проверяет совпадение.