perf: не звать legal-модель на каждое слово текста

LEGAL_CANDIDATE сужен до цифровых кластеров (ИНН, СНИЛС, паспорт, телефон,
банковский счёт) и email. Раньше в него входили и слова, из-за чего модель
LLAIM Legal NER вызывалась на каждое слово до maxCandidates раз. Имена (PER)
размечает модель имён, email — правила, поэтому слова из кандидата убраны.

src/main/java/ru/pdguard/detect/NameCascade.java

@@ -93,14 +93,16 @@ public class NameCascade {
           Pattern.UNICODE_CHARACTER_CLASS | Pattern.UNICODE_CASE);
 
   /**
-   * Кандидат для LLAIM Legal NER: одиночное слово или цифровой кластер (10–19 цифр с
-   * разделителями). Юридические реквизиты (ИНН, СНИЛС, паспорт) не являются словами с заглавной
-   * буквы, поэтому для них нужен отдельный проход, не влияющий на кандидатов моделей имён и
-   * адресов.
+   * Кандидат для LLAIM Legal NER: цифровой кластер (10–19 цифр с разделителями) или
+   * адрес электронной почты. Юридические реквизиты (ИНН, СНИЛС, паспорт, телефон,
+   * банковский счёт) — это цифры, а не слова с заглавной буквы, поэтому отдельный
+   * проход не влияет на кандидатов моделей имён и адресов. Имена (PER) размечает
+   * модель имён, email — правила, так что слова сюда не включаются: иначе модель
+   * звалась бы на каждое слово текста.
    */
   private static final Pattern LEGAL_CANDIDATE =
       Pattern.compile(
-          "(?:\\p{Lu}[\\p{L}-]+|\\p{Ll}[\\p{L}-]+|\\d(?:[\\s.\\-/()]?\\d){9,18})",
+          "(?:\\d(?:[\\s.\\-/()]?\\d){9,18}|[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\\.[A-Za-z]{2,})",
           Pattern.UNICODE_CHARACTER_CLASS | Pattern.UNICODE_CASE);
 
   /** Приоритет находок второй ступени: ниже правил, у которых больше оснований. */