Semantic Similarity Rating для оценки продуктов

Semantic Similarity Rating для оценки продуктов

Прямое промптирование LLM для оценки по шкале (1-5) дает смещенные результаты. Решение — двухэтапный процесс: сначала LLM генерирует развернутый текстовый ответ с рассуждениями, затем метод Semantic Similarity Rating маппит этот текст на шкалу через семантическое сходство. Это дает адекватное распределение оценок, соответствующее реальным покупателям с корреляцией 90%+.

Связи

• LLM предсказывают покупательское поведение через текстовые ответы — Детальное описание применения двухэтапного процесса для точного прогнозирования намерений покупателей
• Замена consumer research синтетическими респондентами — Практический бизнес-кейс использования метода для замены дорогостоящих классических маркетинговых исследований
• Проблема оценки разнообразия через cosine similarity — Критический взгляд на ограничения математических метрик сходства при анализе мнений
• LLM как недетерминированные системы — Теоретическое обоснование: человекоподобная природа LLM требует именно непрямых методов оценки

---

Источник: Telegram, 2026-02-14