使用 Sentence Transformers 进行语义相似性任务时，三个常见错误可能导致结果不佳：文本预处理不足、模型选择不当以及相似度度量处理不正确。这些问题通常会损害嵌入的有效性，尽管模型本身质量很高。
首先，糟糕的文本预处理会显著影响嵌入质量。Sentence Transformers 期望干净、标准化的文本，但开发人员经常跳过删除不相关标记（例如 HTML 标签）、处理拼写错误或标准化空白字符等步骤。例如，像“The quick brown fox…”（带有不间断空格）这样的句子可能会与干净的版本处理方式不同。同样，未能截断或分割长文本以匹配模型的最大 token 限制（例如，基于 BERT 的模型的 512 个 token）可能会导致静默截断，从而丢弃关键上下文。分析产品评论的开发人员如果对一个 600 字的评论进行句子中间截断，可能会错过关键细节，导致相似度分数不可靠。
其次，使用错误的模型或配置是常见的错误。Sentence Transformers 提供专门的模型（例如，用于一般用途的 all-MiniLM-L6-v2，用于多语言任务的 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2），但开发人员经常默认使用通用模型，而不评估其适用性。例如，使用一个在短新闻标题上训练的模型来比较技术文档将表现不佳。此外，忽略配置模型的池化方法（例如，平均池化 vs CLS token）或未能标准化嵌入（余弦相似度所必需的）可能会扭曲结果。开发人员可能认为 model.encode() 会自动处理标准化，但有些实现需要手动进行 L2-normalization 后处理。
第三，误用相似度度量或阈值会使比较无效。余弦相似度是标准方法，但开发人员可能会将其错误地应用于未标准化的嵌入，或在不进行缩放的情况下使用欧几里得距离。例如，两个量级分别为 10 和 20 的嵌入可能具有较高的余弦相似度（角度接近 0°），但在欧几里得距离上看起来很远，这会导致误解。忽视任务特定的阈值是另一个陷阱：余弦分数 0.7 在法律文件中可能表示强相似度，但在社交媒体帖子中可能表示弱相似度。开发人员经常硬编码阈值，而不根据特定领域的数据进行验证，从而导致误报或遗漏匹配项。
避免这些错误需要验证预处理流程、测试多个模型，并根据实际数据严格评估相似度阈值。例如，预处理脚本应明确处理编码问题，模型选择应与任务（例如，检索 vs 聚类）和文本领域（例如，医学 vs 日常语言）保持一致。通过系统地解决这些方面的问题，开发人员可以可靠地利用 Sentence Transformers 进行准确的语义比较。