Sentence Transformers 可以通过将文本转换为捕获语义意义的密集向量表示来有效地对文档进行聚类或执行主题建模。这些模型经过训练，能够生成向量空间中相似句子彼此接近的嵌入，从而可以将整个文档或段落映射到固定长度的向量中。一旦生成嵌入，就可以使用标准的聚类算法，如 K-means、DBSCAN 或层次聚类，根据文档的向量相似性对其进行分组。例如，使用像 all-MiniLM-L6-v2 这样的预训练模型，可以将 10,000 篇新闻文章转换为 384 维向量，然后应用 K-means 根据嵌入空间中的接近度来识别“体育”、“政治”或“技术”等聚类。这种方法通常优于传统的 TF-IDF 等方法，因为嵌入更能捕获上下文和同义词。
对于主题建模，Sentence Transformers 可以通过提供语义层来补充 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 等技术。您不是仅仅依赖词语共现统计（如 LDA），而是可以首先使用文档嵌入对文档进行聚类，然后从每个聚类中提取关键词。例如，在对科技文章进行聚类后，您可以通过分析每个聚类中最具代表性文档中的常用词汇或短语来发现“AI 伦理”或“云计算”等子主题。像 Top2Vec 这样的工具可以通过将嵌入与词频分析相结合来自动为聚类分配人类可解释的标签。此外，使用 UMAP 或 t-SNE 降低嵌入维度有助于可视化聚类并在最终确定主题之前验证其连贯性。
实际实现包括预处理（分词、去除停用词）、选择合适的模型以及调整聚类参数。像 sentence-transformers 和 scikit-learn 这样的库简化了嵌入生成和聚类。对于大型数据集，可以考虑批量处理和近似最近邻库，如 FAISS 或 Annoy，以加快相似性搜索。一个常见的陷阱是假定聚类直接对应于主题——通常需要手动验证来优化结果。例如，一组嵌入的医学文档聚类可能最初混合了“儿科”和“老年病学”，需要进行更细粒度的分析。通过迭代调整聚类数量或距离阈值等参数，您可以获得与领域特定主题一致的有意义的分组。