在论坛或问答网站中，使用 Sentence Transformers 检测重复问题的示例是什么？

直接回答 Sentence Transformers 可以通过将文本转换为数值向量（嵌入）并测量它们的相似度来检测论坛中的重复问题。一种典型的方法是使用预训练模型（如 all-MiniLM-L6-v2）将问题编码为密集向量。例如，如果一个用户发布“如何重置路由器？”，而另一个用户问“如何重启我的网络设备？”，这两个句子都会被输入到模型中以生成 384 维向量。然后计算这些向量之间的余弦相似度——接近 1 的值表示几乎相同的含义。开发人员可以设置一个阈值（例如，0.85）来自动标记潜在的重复项。此方法适用于多种语言和措辞，而无需依赖精确的关键词匹配。

实施示例 要实现这一点，首先安装 sentence-transformers 库。通过转换为小写并删除特殊字符来预处理输入文本。加载模型并将所有现有论坛问题编码为嵌入，并将它们存储在数据库或向量索引（如 FAISS）中以进行高效查找。当发布新问题时，对其进行编码并使用余弦相似度将其与存储的嵌入进行比较。例如

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
existing_questions = ["How to reset a router?", "..."]
new_question = "What's the way to reboot my network device?"

# Encode
existing_embeddings = model.encode(existing_questions)
new_embedding = model.encode([new_question])

# Compare
similarities = util.cos_sim(new_embedding, existing_embeddings)[0]
duplicates = [i for i, score in enumerate(similarities) if score > 0.85]

FAISS 或 Annoy 等工具可加速大型数据集中的相似性搜索，使其可扩展到拥有数百万个问题的平台。

挑战和优化 主要挑战包括处理拼写错误（“reseting router”）和特定领域的术语。诸如词形还原（例如，将“resetting”转换为“reset”）之类的预处理步骤可以提高一致性。对于小众论坛（例如，医疗问答），在特定领域的数据上微调模型（使用 Quora 问题对之类的数据集）可以提高准确性。阈值调整至关重要：太低会导致误报，太高会遗漏有效的重复项。使用真实用户反馈进行的 A/B 测试有助于平衡精度和召回率。此外，缓存常见问题并使用近似最近邻库可以减少延迟。这种方法平衡了准确性与计算效率，使其适用于实时重复检测。