是的，Sentence Transformers 可以有效地识别内容审核中语义相似的内容，包括以不同方式表达的有害消息的变体。Sentence Transformers 是机器学习模型，旨在将文本转换为密集的数值向量（嵌入），从而捕获语义含义。 通过比较这些向量的相似性，开发人员可以检测两个文本片段是否传达了相同的潜在消息，即使措辞不同。 例如，一条有害消息“你应该伤害自己”可能会改写为“自残是个好主意”。 虽然词语不同，但语义意图是相同的。 Sentence Transformers 可以将这两个短语映射到嵌入空间中数学上接近的向量，从而使自动化系统能够将两者标记为相关。
为了实现这一点，开发人员可以使用预训练模型，例如 all-MiniLM-L6-v2 或 paraphrase-distilroberta，它们针对语义相似性任务进行了优化。 这些模型生成强调含义而不是精确单词匹配的嵌入。 对于审核，系统可以首先将已知的有害内容（例如，仇恨言论模板）转换为嵌入并将其存储在数据库中。 然后将新的用户生成内容转换为嵌入，并使用余弦相似度或其他距离度量与数据库进行比较。 如果相似度得分超过预定义的阈值，则该内容将被标记。 例如，即使没有关键词重叠，也可以检测到诸如“去死”之类的禁用短语在诸如“你不应该活下去”之类的变体中。 即使攻击者使用同义词、拼写错误或重新排序的句子结构来逃避检测，此方法也有效。
但是，有一些实际的考虑因素。 首先，有效性取决于模型的质量及其训练数据。 在通用文本上训练的模型可能会错过特定领域的细微差别，因此，在标记的审核数据集（例如，有害消息的示例）上进行微调可以提高准确性。 其次，可扩展性至关重要：将每个新消息与数千个存储的嵌入进行比较需要高效的向量搜索工具，如 FAISS 或 Annoy。 最后，可能会出现误报，尤其是在含糊不清的短语中。 例如，“我想从悬崖上跳下去”可能是比喻（例如，在歌曲歌词中）而不是字面威胁。 将 Sentence Transformers 与其他检查（如上下文分析、用户历史或人工审核）相结合可以缓解此问题。 总的来说，Sentence Transformers 是审核管道中语义匹配的强大工具，但作为分层方法的一部分效果最佳。