当 Sentence Transformer 模型输出的句子嵌入对不同输入全部为零或完全相同的向量时，问题通常源于以下三个方面之一：预处理错误、模型初始化问题或池化配置不正确。让我们系统地分解这些问题。
首先，预处理错误是常见的原因。 Sentence Transformers 要求在推理前对文本进行正确的标记化和格式化。如果您的输入文本处理不正确——例如，如果分词器由于最大序列长度不匹配而截断了所有 token——模型可能会接收到空输入或无效输入。例如，如果您的分词器配置为去除特殊字符或错误地分割单词，生成的 token ID 可能会变成一系列填充 token（如零），导致模型生成无意义的嵌入。始终通过打印 input_ids 和 attention_mask 张量来验证分词器的输出，确保它们反映了实际文本。例如，“Hello, world!” 这样的句子应该生成非零的 token ID，而不是一个充满零或重复值的张量。
其次，模型初始化问题可能导致意外行为。 如果模型加载不正确——例如使用了随机初始化的模型而非预训练模型——它将生成随机或均匀的嵌入。例如，在调用 SentenceTransformer() 时没有指定有效的预训练检查点（例如 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')），可能会默认使用未经训练的配置。类似地，如果由于文件损坏或路径错误导致模型权重未正确加载，嵌入将缺乏有意义的结构。为了调试，请检查模型的元数据（例如 model._model_card 或 model.get_sentence_embedding_dimension()），以确认它是预期的预训练版本。如果您正在使用自定义代码，请确保没有无意中重新初始化层或错误地禁用了梯度更新。
最后，池化层配置错误通常会导致嵌入相同。 Sentence Transformers 使用池化层（例如平均池化或 CLS 池化）将 token 级别的嵌入聚合成句子向量。如果此层缺失、配置错误或应用不正确——例如，使用静态操作（如对空 token 嵌入求平均）——输出将坍缩为恒定值。例如，如果您的 pipeline 跳过了池化并直接使用第一个 token 的嵌入（在未经微调的 BERT 风格模型中常见），所有输出可能会对齐到单个向量。为了解决这个问题，通过 print(model._modules['1'])（假设第二个模块是池化器）检查模型的池化层，并确保它是活动的。如果您定制了模型，请验证池化步骤没有被绕过或被错误的操作替换。
要解决这些问题，请首先验证预处理步骤，确认模型已正确加载，并检查池化层的行为。使用打印中间张量值或使用最小测试用例（例如，一个简短的句子）等调试工具可以快速隔离问题。