fix(normalize): confidence-aware guard переобобщения → честные 73,7%

Прежний guard снимал эмбеддинг-матч, если услуга собрала в клинике больше
8 разных названий. Это наказывало легитимные частотные услуги — одна «МРТ
головного мозга» реально встречается под десятками протоколов (с контрастом,
3Тл, предоперационная), и все они верно нормализуются к ней. Процент падал
до 69%.

Теперь снимаем только НЕуверенные матчи (<0,72) внутри концентрированных
групп: так отсекается сиблинг-захват (напр. «Магний Mg (моча)» подтягивал
Никель/Свинец/Ртуть в моче на пороге 0,70), а верные вариации остаются
сопоставленными. Признак ошибки — низкая уверенность, а не число названий.

Итог на тестовом архиве: 16 140 позиций извлечено, 73,7% нормализовано
автоматически (цель ТЗ ≥70%), 273 неуверенных матча — в очередь верификации.
Цифры выровнены в README, ARCHITECTURE, питч-деках, PPTX, quality_report.

Плюс полировка: извлечение города клиники, регистронезависимый поиск.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -16,9 +16,9 @@ XLSX/XLS), извлекает услуги и цены, нормализует
 
 ## Результат на тестовом архиве (8 клиник, 10 файлов)
 
-- **15 086 позиций** извлечено: нативными парсерами + трудные PDF (битый текстовый слой,
+- **16 140 позиций** извлечено: нативными парсерами + трудные PDF (битый текстовый слой,
   нестандартная вёрстка) — через Gemini Vision; обработаны все 8 клиник.
-- **76,1% позиций нормализованы автоматически** (цель ТЗ — не ниже 70%).
+- **73,7% позиций нормализованы автоматически** (цель ТЗ — не ниже 70%).
 - Остальное уходит в очередь ручной разметки, как и предполагает ТЗ.
 
 Полный отчёт о качестве — `docs/quality_report.json`.