新闻聚合器可以使用Sentence Transformers将文本转换为捕获语义含义的数值嵌入，从而对相关文章进行分组或推荐相似内容。Sentence Transformers是经过训练的机器学习模型，用于生成句子或段落的密集向量表示（嵌入）。这些嵌入允许系统通过比较其向量来衡量文章之间的相似性，例如使用余弦相似度。两个向量在此数值空间中越接近，其内容在语义上可能越相关。这种方法避免了仅依赖关键词匹配，使得系统即使在文章使用不同措辞或术语时也能识别主题。
对于文章分组，聚合器首先会使用预训练的Sentence Transformer模型（如 all-MiniLM-L6-v2）为所有文章生成嵌入。接下来，它可以使用聚类算法（如 K-means 或 HDBSCAN）对具有相似模式的嵌入进行分组。例如，关于一个重要科技会议的文章可能会聚在一起，即使有些提到“AI 进展”，而另一些使用“机器学习突破”等术语。为了高效处理大量数据，系统可以使用近似最近邻搜索库（如 FAISS 或 Annoy），这些库可以快速找到相似向量，而无需比较每一对。此聚类步骤可以将每日数千篇文章组织成连贯的主题，例如“气候政策更新”或“医疗科技趋势”，从而改善导航或摘要生成。
对于推荐，聚合器可以将用户当前文章的嵌入与现有嵌入数据库进行比较，以找到最接近的匹配项。例如，如果用户正在阅读一篇关于半导体短缺的文章，系统可能会推荐讨论汽车行业供应链中断的文章，即使这些文章没有明确提及“半导体”。为了实现规模化，可以在文章摄取期间预计算嵌入，并将其存储在针对快速相似性搜索进行优化的向量数据库中。此外，在特定领域的新闻数据上微调 Sentence Transformer 模型可以提高准确性，例如确保在科技文章中“Apple”指代公司，而不是在农业报告中指代水果。这种方法平衡了精度和计算效率，从而使用户在浏览时能够实现实时推荐。