Sentence Transformer 嵌入通过将文本转换为捕获语义含义的固定维度向量，用于文本分类或回归等下游任务。这些向量充当传统机器学习模型或神经网络的输入特征。对于分类，嵌入训练模型来预测标签（例如，情感类别）。对于回归，它们预测数值（例如，相关性分数）。嵌入将文本抽象为密集表示，允许模型专注于学习特定于任务的模式，而无需直接处理原始文本。
对于文本分类，一种常见的方法是为每个文本样本生成嵌入，并将它们与标签配对。例如，在情感分析中，您可以使用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 将客户评论转换为 384 维向量。这些向量被输入到分类器中，如逻辑回归、支持向量机 (SVM) 或 PyTorch 中的简单神经网络。类似地，对于回归任务（如预测 0 到 1 之间的可读性得分），您可以训练线性回归模型或浅层神经网络对嵌入进行训练。关键优势在于嵌入编码语义关系，因此“excellent service”和“great experience”等短语紧密聚类，有助于模型更好地泛化。
实施涉及两个步骤。首先，使用 Sentence Transformers 库为您的数据集生成嵌入。例如，model.encode(texts) 将文本列表转换为嵌入的 NumPy 数组。其次，将数据拆分为训练集和测试集，然后训练下游模型。如果性能不足，您可以使用对比损失等技术在特定于任务的数据上微调 Sentence Transformer，以更好地将嵌入与您的任务对齐。对于轻量级部署，预训练嵌入与简单模型（例如，scikit-learn 的 SGDClassifier）配合使用效果很好。如果计算资源允许，在嵌入之上添加前馈网络等层可以捕获非线性模式。像归一化（将嵌入缩放到单位向量）这样的预处理通常可以提高下游模型的稳定性。