Sentence Transformers 可用于学术研究，通过比较文本（例如摘要或关键章节）的语义相似性，高效地查找相关论文。这些模型将句子或段落转换为密集的向量表示（嵌入），捕捉文本的含义。通过测量这些向量之间的距离，研究人员可以识别讨论相似概念的论文，即使这些论文不共享确切的关键词。例如，开发者可以构建一个系统，索引数千篇论文摘要，将其编码为嵌入向量，并检索与用户查询最接近的匹配结果。
为实现这一点，开发者可以首先预处理研究论文数据集，例如来自 arXiv 或 PubMed 的数据。他们可以提取摘要和标题，清理文本（移除特殊字符或格式），并将较长的文本分割成易于管理的块。使用预训练的 Sentence Transformers 模型，如 all-mpnet-base-v2（该模型针对语义搜索进行了优化），他们将每个摘要编码成 768 维向量。然后，这些嵌入向量可以存储在向量数据库中，例如 FAISS 或 Pinecone，这些数据库支持快速的相似性搜索。当研究人员输入一个查询——例如，“社交媒体中检测虚假信息的方法”——系统将查询编码成向量，并从数据库中检索出与查询向量最相似的前 N 篇论文嵌入向量，并按余弦相似度排名。
一个实际例子可能涉及为大学图书馆构建推荐系统。假设一位研究人员正在研究用于药物发现的图神经网络 (GNNs)。该系统可以推荐关于 GNNs 应用于分子结构的论文，即使这些论文没有明确提及“药物发现”，但讨论了“分子分类”或“蛋白质相互作用预测”等相关概念。为了评估效果，开发者可以衡量 recall@k（相关论文出现在前 k 个结果中的频率），或使用人工评估员评估相关性。挑战包括处理领域特定术语，以及确保模型在不同研究领域表现良好，这可能需要使用学术文本对 transformer 进行微调。像 sentence-transformers Python 库和 FAISS 这样的工具使得这种方法易于实现，无需深入的机器学习专业知识。