句子Transformer模型对语义相似的句子产生低相似度分数可能有三个主要原因：训练数据不匹配、预处理不足或模型配置不佳。首先，这些模型是在特定数据集和任务上训练的，因此如果输入句子在领域、风格或词汇方面与训练数据显著不同，嵌入可能无法捕捉有意义的关系。例如，一个在正式新闻文章上训练的模型，即使与口语化社交媒体文本的意思一致，也可能难以处理。其次，分词、大小写或特殊字符处理等预处理步骤可能会扭曲句子结构。如果缩写或词形未标准化，像“It’s a rainy day”和“It is raining today”这样的句子对可能得分很低。第三，模型的池化策略（例如，均值池化 vs CLS token）或相似度指标（例如，余弦相似度 vs 点积）可能与用例不符，导致不直观的结果。
考虑这样一个场景：一个为释义检测训练的模型被用于一般的相似度任务。释义模型经过优化，旨在区分几乎相同的改写与细微的变化，这可能导致它们对“The cat sat on the mat”和“A feline rested on the rug”这样的句子得分低于预期，尽管它们有明显的语义重叠。类似地，如果句子包含领域特定术语——例如在电影评论上训练的模型中出现医学术语——嵌入将无法反映有意义的联系。另一个例子是多语言模型：将“Hello, how are you?”翻译成西班牙语（“Hola, ¿cómo estás?”）如果模型没有进行跨语言嵌入对齐的微调，可能会产生低分。这些问题源于模型的训练目标与实际用例之间的不匹配。
为了诊断问题，开发者应首先验证模型的训练上下文。例如，all-MiniLM-L6-v2 模型针对通用相似度进行调整，而 all-mpnet-base-v2 则优先考虑精度。如果任务涉及短语，在句子对上训练的模型（例如，nli-roberta-base）可能表现更好。接下来，检查预处理：确保分词与模型的预期输入一致（例如，BERT 风格的 WordPiece）。使用规范示例（如 ["I love programming", “Coding is my passion”]）测试模型，以检查基线性能。最后，尝试归一化——应用带有 L2 归一化的 mean 池化通常能稳定余弦分数。如果所有方法都失败了，在目标领域的少量标注句子对数据集上对模型进行微调可以重新校准其相似度阈值。