使用 Sentence Transformers 通过聚类类似反馈评论来分析调查回复或客户反馈的示例是什么？

Sentence Transformers 可以有效地用于聚类类似的调查回复或客户反馈，通过将文本转换为数值嵌入，并根据语义相似性进行分组。这些模型，例如 all-MiniLM-L6-v2，生成捕获句子含义的密集向量表示。通过将反馈评论嵌入到向量中，开发者可以应用 K-means 或 DBSCAN 等聚类算法来识别具有相关主题的评论组。这种方法有助于组织在无需手动标记的情况下发现非结构化反馈中的共同模式，从而加快大规模数据集的分析。

例如，考虑一家公司收集了 1,000 条关于新产品的开放式回复。首先，对文本数据进行预处理（例如，删除重复项，处理错别字）。使用 Sentence Transformers，每条评论都被转换为一个 384 维向量。然后使用 K-means 对这些嵌入进行聚类，可以使用轮廓系数等指标确定最优的聚类数量。如果算法识别出一个包含诸如“电池续航太短”、“设备很快没电”、“需要频繁充电”等评论的簇，可以将它们归为围绕电池性能的单一主题。另一个簇可能包含关于“设置过程困难”或“说明复杂”的反馈，突出了可用性问题。这种自动化分组使团队能够根据反复出现的问题优先进行修复。

开发者可以使用 sentence-transformers 和 scikit-learn 等库实现此工作流程。以下是一个简化的大纲：

1. 加载模型：model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
2. 生成嵌入：embeddings = model.encode(feedback_list)
3. 使用 K-means 进行聚类：kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(embeddings)
4. 通过对每个组的评论进行抽样来分析聚类。为了优化结果，可以使用降维技术（例如 UMAP）来可视化聚类，同时调整 DBSCAN 中的距离阈值等超参数可以处理不同长度的评论。这种方法适用于大型数据集，并提供可操作的洞察，例如识别主要的客户投诉或跟踪随时间变化的情感。