直接回答 序列长度截断通过限制模型可用的上下文来影响 Sentence Transformer Embedding，这会降低其捕捉细微语义的能力。Sentence Transformer 以固定 Token 长度的块处理文本（例如，许多模型为 512 个 Token）。当输入超出此限制时，文本将被截断，删除超出截断点的信息。例如，一篇 600 个 Token 的文档可能会丢失最后的 88 个 Token，可能遗漏关键细节。虽然模型保留了剩余文本中的局部语义模式，但全局上下文或截断部分中的关键细节会丢失，这会降低需要完整文档理解的任务的 Embedding 质量。
性能影响 截断对性能的影响取决于任务要求以及信息在文本中的位置。例如，在问答或摘要中，截断文档的结尾可能会删除答案或结论，从而导致不准确的 Embedding。但是，像 Sentence Transformer 这样的模型通常经过类似截断的数据训练，使其对适度的信息丢失具有鲁棒性。例如，如果模型在 256 个 Token 的输入上进行训练，它会学习优先考虑早期文本。但如果用户截断长句的中间部分（例如，“尽管 [截断]…该解决方案是有效的”），则 Embedding 可能会错误地表示概念之间的关系。短文本（例如，推文）的语义相似性等任务受到的影响较小，而长篇内容（例如，研究论文）受到的影响更大。
缓解和最佳实践 开发人员可以通过策略性地截断文本来最大限度地减少负面影响。例如，在某些用例中，保留文档的结尾（而不是开头）可能会保留结论。或者，将长文本分割成重叠的块并平均它们的 Embedding 可以捕获更广泛的上下文。例如，一篇 1000 个 Token 的文章可以分割成两个 512 个 Token 的片段，并具有 24 个 Token 的重叠，然后将它们的 Embedding 组合起来。诸如抽取式摘要或关键词检测等预处理步骤还可以识别要保留的关键部分。在特定领域的数据（例如，法律合同与聊天记录）上测试不同的截断策略至关重要，因为最佳方法各不相同。在可行的情况下，使用具有更大 Token 限制的模型（例如，8192 个 Token 的模型）可以完全减少对截断的依赖。