Sentence Transformers 可以通过生成捕获语义含义的密集向量表示（嵌入），从而增强情感分析，实现诸如对相似回复进行聚类或提高分类准确性等任务。传统情感分析通常依赖基于关键词的方法（例如，词典）或浅层模型（例如，词袋模型），这些方法难以处理上下文和释义。Sentence Transformers 通过将文本转换为反映句子之间细微关系的嵌入来解决此问题。例如，“服务很慢”和“他们回复花了很长时间”的嵌入在向量空间中会很接近，即使它们使用了不同的词语。这使得开发者可以在应用情感标签之前对语义相似的反馈进行分组，从而减少噪音并提高一致性。
为了实现这一点，开发者可以使用 Hugging Face 提供的预训练 Sentence Transformer 模型（例如，all-MiniLM-L6-v2）。首先，使用 model.encode() 将文本编码为嵌入。接下来，应用 K-means 或 HDBSCAN 等聚类算法对相似的回复进行分组。例如，像“应用经常崩溃”和“它一直卡顿”这样的客户评论可能会形成一个突出技术问题的聚类。然后可以对这些聚类进行整体情感分析，可以通过将分类器应用于整个聚类，或汇总单个预测结果。这种方法对于人工标注不切实际的大型数据集特别有用，因为它优先考虑主题模式而不是孤立的示例。
将 Sentence Transformers 与传统情感分析集成增加了语义理解的层次。例如，一个基于规则的分类器可能会将诸如“真是太棒了的体验”这样的讽刺性短语误标记为积极。通过首先使用嵌入将此类短语聚类在一起，开发者可以对这些聚类应用专门的情感规则（例如，通过特定关键词检测讽刺）。这种混合方法结合了传统方法的效率和嵌入的上下文感知能力。实际上，这可能包括使用 Sentence Transformers 将数据预处理成聚类，然后对每个组运行一个轻量级分类器（例如，逻辑回归）。这减少了由模糊语言引起的错误，并提高了社交媒体监控或问卷分析等应用的可扩展性。