句子转换器可以通过将文本转换为捕获语义含义的数值表示（向量嵌入）来有效分析社交媒体内容。这些向量嵌入使得聚类算法能够将具有相似主题或意图的帖子或推文进行分组。例如，像 all-MiniLM-L6-v2 这样的模型可以为数千条推文生成向量嵌入，然后使用 K-means 或 HDBSCAN 等算法进行处理，以识别相关内容的簇。这种方法有助于在无需手动标记的情况下对关于产品反馈、新闻事件或表情包等主题的帖子进行分类，使其可扩展到大型数据集。
要实现这一点，首先通过去除噪声（例如，URL、标签）和标准化大小写来预处理文本。接下来，使用 Sentence Transformers 库为每个帖子生成向量嵌入。例如，一条推文“刚试了新咖啡混合——太喜欢了！”和另一条“最新款咖啡糟透了”可能会被嵌入到彼此接近的位置，如果模型识别出它们共同关注产品评论。生成向量嵌入后，应用聚类：当已知聚类数量时（例如，将帖子分组为积极、中立或消极情感），K-means 效果很好，而对于未知聚类数量，HDBSCAN 更适用。像 UMAP 这样的降维技术可以通过在聚类前将向量嵌入压缩到较低维度来改善结果。
实际应用包括识别热门话题或发现新出现的问题。例如，在产品发布期间，聚类可以揭示讨论定价、功能或客户服务的不同帖子组。挑战包括处理简短、非正式的文本（例如，俚语、表情符号）以及确保聚类有意义。在特定领域的社交媒体数据上微调 Sentence Transformer 可以提高准确性——例如，针对包含歧义词（如“sick”，根据上下文可能表示“生病”或“酷”）的推文进行训练。可扩展性也很关键：使用 FAISS 等近似最近邻库可以加速对包含数百万帖子的数据集进行聚类。