要将Sentence Transformers用于抄袭检测或查找相似文档，可以利用它们将文本转换为捕获语义含义的稠密向量嵌入的能力。这些嵌入允许通过测量向量之间的相似度来比较文档。例如，像all-mpnet-base-v2这样的模型会生成768维向量，其中语义相似的句子或段落会位于向量空间中更近的位置。通过计算嵌入之间的余弦相似度，可以识别具有高相似度得分的文档，这可能表明存在抄袭或内容重叠。这种方法即使在文本经过意译后也有效，因为模型侧重于含义而非精确的词语匹配。
该过程包括三个步骤。首先，通过将文档分割成块（例如句子或段落）来预处理文档，以便处理大型文本。接下来，使用预训练的Sentence Transformer模型为每个块生成嵌入。例如，使用Python库sentence-transformers，可以加载paraphrase-distilroberta-base-v1并通过model.encode(text_chunks)对文本进行编码。最后，计算源文档嵌入与目标文档库嵌入之间的成对相似度得分。如果文档A中的一个块与文档B中的一个块的相似度得分高于某个阈值（例如0.85），则会标记潜在的抄袭。为了提高效率，可以使用FAISS或Annoy等向量数据库对嵌入进行索引，从而在大规模数据集上实现快速相似度搜索。
关键考虑因素包括可扩展性和准确性。对于大规模应用，索引数百万个嵌入需要FAISS等工具，以将搜索时间从数小时缩短到毫秒。您还可以针对特定领域数据（例如学术论文）微调模型，以提高对小众主题的相关性。然而，常见短语（例如“结果显示”）可能导致误报，因此将语义相似度与ngram重叠检查等传统方法结合可以增强鲁棒性。例如，混合系统可以先使用嵌入过滤文档，然后对排在前面的匹配结果应用更严格的词法分析。这平衡了速度和精度，使其适用于学术诚信检查或新闻文章重复检测等实际用例。