当句子嵌入向量显示为异常值时，首先要验证输入预处理和模型兼容性。确保句子已正确分词并为嵌入模型正确格式化。例如，像 BERT 这样的模型使用子词分词，这可能会将稀有词拆分为更小的单元（例如，“uncommon” → "un", “##common”），从而改变嵌入向量。如果您的句子包含特殊字符、拼写错误或格式伪影（如 HTML 标签），则模型可能会将它们作为文本的一部分进行处理，从而使结果产生偏差。检查大小写敏感性——有些模型会将输入转换为小写，因此混合大小写可能会导致不匹配。此外，确保句子长度与模型的预期一致；过度截断或填充可能会扭曲输出。像 transformers 库的 tokenizer 这样的工具可以帮助检查分词输出，以确认它们符合预期。
接下来，评估模型的训练数据和架构是否与您的用例一致。在通用文本（例如，维基百科）上训练的嵌入模型可能难以处理特定领域的语言或小众主题。例如，如果模型缺乏科学词汇，像“量子色动力学解释夸克相互作用”这样的句子可能是一个异常值。使用类似的句子测试模型，看看嵌入向量是否按预期聚类。如果没有，请考虑在特定领域的数据上微调模型，或者切换到在相关语料库（例如，用于生物医学文本的 BioBERT）上预训练的模型。此外，某些模型在使用池化策略（例如，令牌嵌入的平均池化）时会生成更好的句子级嵌入向量。尝试使用不同的池化方法，或者尝试专门为句子嵌入设计的模型，如 Sentence-BERT，它使用 Siamese 网络来优化语义相似性。
最后，验证异常值检测方法本身。嵌入空间中的异常值可能反映了真正的语义独特性，而不是错误。使用 PCA 或 t-SNE 等可视化工具来检查嵌入分布，并确认句子相对于语义相似示例的位置。例如，如果句子“我喜欢在阿尔卑斯山徒步旅行”与“登山是我的爱好”相距甚远，则可能存在问题。比较异常值和相关句子之间的余弦相似度分数——低分数可能表明存在问题。如果问题仍然存在，请考虑标准化（将嵌入向量缩放到单位长度）等后处理步骤以减少噪声。对于关键应用程序，使用基准数据集（例如，STS-B）来测试模型在语义相似性任务上的性能。如果一切都失败了，手动检查嵌入向量是否存在可能指向嵌入生成管道中技术错误的模式（例如，异常大的幅度）。