Sentence Transformers 是一种机器学习模型，旨在将句子或短语转换为数值表示（嵌入），以捕捉它们的语义含义。 这些嵌入使得在自然语言处理 (NLP) 应用程序中高效地比较和分析文本成为可能。 以下是 Sentence Transformers 的三个常见用例，以方便开发人员理解的方式进行了解释。
语义文本相似度 (STS) 是 Sentence Transformers 的核心应用。 这些模型生成的嵌入使得开发人员可以衡量两段文本在含义上的相似程度。 例如，在客户支持系统中，STS 可以通过比较支持票证的嵌入来识别重复的支持票证。 另一个例子是释义检测：经过 STS 任务训练的模型可以确定两个句子（例如，“如何重置我的密码？”和“更改我的登录凭据的流程是什么？”）是否表达了相同的意图。 开发人员通常使用余弦相似度或欧几里得距离来量化嵌入之间的相似度。 诸如 sentence-transformers 库之类的工具通过提供针对此类任务优化的预训练模型（例如，all-MiniLM-L6-v2）简化了这一过程。
信息检索和搜索 是另一个关键用例。 Sentence Transformers 可以通过将查询和文档编码为嵌入来驱动语义搜索引擎，从而实现基于含义而不是精确关键字的匹配。 例如，即使搜索词与产品描述不完全匹配，电子商务平台也可以使用这些模型来返回相关的产品。 开发人员通常将 Sentence Transformers 与向量数据库（例如，FAISS，Annoy）配对使用，以高效地搜索大型数据集。 一个实际的例子是构建一个 FAQ 检索系统，用户的问题（“为什么我的付款失败？”）使用嵌入相似度映射到最接近的 FAQ 条目（“交易处理的常见问题”），从而提高基于传统关键字方法的准确性。
文本分类和聚类 受益于 Sentence Transformers，通过将嵌入用作下游任务的输入特征。 对于聚类，嵌入会将相似的文档分组，例如，在没有预定义标签的情况下按主题组织新闻文章。 在分类中，嵌入有助于训练模型以使用较少的标记示例对文本进行分类（例如，情感分析）。 开发人员可能会在自定义数据集上微调模型，以将产品评论分类为正面、中性或负面情绪。 此外，零样本分类通过将输入文本嵌入与标签描述进行比较（例如，基于与标签定义的语义相似性将推文分类为“投诉”或“赞扬”），利用 Sentence Transformers 在没有事先训练的情况下分配标签。 这种灵活性使得该技术在标记数据稀缺的情况下非常有用。