是的，当使用 Sentence Transformers 处理非常短或非常长的文本时，存在性能方面的考虑和需要进行的调整。 这些模型旨在处理可变的输入长度，但是文本大小的极端情况会影响输出质量和计算效率。 对于像单字查询这样的短文本，模型可能缺乏足够的上下文来生成有意义的嵌入，而长文本可能会超过模型的最大 token 限制或占用过多的内存资源。 解决这些问题需要了解模型的架构并应用实际的优化方法。
对于非常短的文本（例如，单个单词或短语），主要挑战是确保嵌入捕获有用的语义信息。 Sentence Transformers 在句子级别的数据上进行训练，因此单个单词的输入可能与模型期望的输入分布不一致。 例如，单词“bank”可以指金融机构或河岸，但是模型可能无法在没有上下文的情况下进行消歧。 为了缓解这种情况，您可以添加合成上下文（例如，附加一个占位符，例如“一个含义为 [word] 的术语”）或使用针对短文本进行微调的模型。 此外，避免不必要的预处理步骤，例如停用词删除，这可能会丢弃关键信息。 在性能方面，处理短文本的计算量很小，但是如果批量处理大量查询，则有效地对它们进行批处理（例如，对相似长度的文本进行分组）可以减少开销。
对于长文本（例如，多页文档），主要问题是 token 限制和计算负荷。 大多数基于 transformer 的模型都有最大序列长度（例如，512 个 token）。 如果文本超过此限制，则必须将其截断或拆分为块。 截断有丢失重要信息的风险，而拆分则需要一种策略来组合块嵌入（例如，平均或采用第一个块的输出）。 例如，一个 1,000 个 token 的文档拆分为两个 500 个 token 的块，可以使用平均嵌入来表示完整的文本。 长文本还会增加内存使用量和推理时间，尤其是在 VRAM 有限的 GPU 上。 为了优化，请考虑使用具有更长最大长度的模型（例如，“allenai/longformer”）或在处理长序列时减小批量大小。 此外，在编码之前预先过滤掉长文本中不相关的部分可以提高效率。
总而言之，调整文本长度涉及平衡语义相关性和计算约束。 对于短文本，请专注于增强上下文；对于长文本，请优先考虑有效的分块和资源管理。 测试不同的模型和策略（例如，比较分块嵌入的平均池化与最大池化）将有助于确定最适合您的用例的方法。