Sentence Transformer 嵌入可以通过充当下游任务的高质量输入特征来集成到机器学习管道或神经网络中。 这些嵌入将文本转换为捕获语义意义的密集向量表示，使其可用于分类、聚类或检索等任务。 例如，您可以使用像 all-MiniLM-L6-v2 这样的预训练模型为客户评论生成嵌入，然后将这些向量输入到逻辑回归模型中以预测情绪。 这些嵌入充当预处理步骤，减少了手动特征工程的需要，并使模型能够专注于从结构化的数值输入中学习特定于任务的模式。
当将嵌入整合到神经网络中时，它们可以用作初始输入层或与其他数据模式组合。 例如，在文本分类模型中，您可以将 Sentence Transformer 嵌入传递到全连接层，然后使用 softmax 激活进行标签预测。 如果任务需要微调，您可以将 Sentence Transformer 视为较大网络中可训练的组件。 例如，在 PyTorch 中，您可以加载预训练模型，在初始训练期间冻结其层，然后解冻它们以调整特定领域语言的嵌入。 这种方法平衡了计算效率和适应性，尤其是在处理医学文本或技术文档等专用数据集时。
实际应用通常涉及将嵌入与其他管道组件组合。 在推荐系统中，可以使用余弦相似度将产品描述的嵌入与用户查询嵌入进行匹配，结果由单独的基于流行度的排名模型过滤。 为了提高效率，可以预先计算嵌入并将其存储在向量数据库（例如，FAISS）中，以加快实时相似性搜索。 在多模式管道中，文本嵌入可以与来自 CNN 的图像嵌入连接起来，然后再馈送到联合分类器中。 开发人员还应考虑权衡：虽然预训练的嵌入可以很好地开箱即用，但需要细微上下文的任务（例如，讽刺检测）可能会受益于在特定于任务的层旁边微调 Sentence Transformer。