要使您的模型对标点符号或大小写等细微的句子变体更具鲁棒性，请关注三个关键领域：预处理、模型架构选择和后处理。首先，在分析前通过标准化文本格式来规范输入。其次，使用模型固有地通过其设计处理微小变体。第三，在相似度评分中实施阈值或误差幅度以考虑噪声。
从预处理开始，以减少不相关的差异。在 Python 中使用 .lower() 将所有文本转换为小写，并使用正则表达式或 string.punctuation 等库删除标点符号。例如，在处理前将“Hello, World!”和“hello world”都转换为“hello world”。考虑使用忽略停用词或应用词形还原（例如，spaCy 的词形还原器）的分词器，将“running”和“ran”等相似词分组。对于嵌入，sentence-transformers 等工具允许配置分词规则以在文本编码期间忽略大小写。这些步骤为比较创建了一致的基线。
接下来，选择优先处理语义含义而非表面差异的模型。BERT 或 Universal Sentence Encoder (USE) 等模型生成能够捕获上下文关系的嵌入，使其对细微的语法变化不那么敏感。例如，使用这些模型时，“The cat sat”和“the cat sat.”之间的余弦相似度应保持较高。如果使用自定义模型，通过随机更改示例中的大小写/标点符号，向训练数据中添加噪声。这会教会模型将变体视为等同。对于基于规则的系统，使用编辑距离阈值（例如，允许 1-2 个字符的差异）实现模糊匹配，可以使用 fuzzywuzzy 等库。
最后，调整相似度评分逻辑。不要将分数视为绝对值，而是定义一个容忍范围。例如，将 0.95-1.0 的分数视为相同，将 0.85-0.95 的分数视为近似匹配。根据文本长度使用动态阈值——较短的文本可能需要更严格的范围。对于关键应用，添加一个验证层：如果两个文本的相似度得分为 0.8，在最终确定结果之前检查差异是否仅为标点符号/大小写。 textdistance 等工具提供了多种相似度指标（Jaccard、Levenshtein），可以组合使用以达成一致。通过创建具有受控变体的基准对来系统地测试这些更改，以衡量改进情况。