Transformer大模型实战 用SentenceBERT模型寻找类似句子_sentencetransformer获取句子embedding涉及模型推理吗

Transformer大模型实战：用Sentence-BERT模型寻找类似句子

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在自然语言处理（NLP）领域，寻找文本中的相似句子是一个常见的任务，尤其是在文档搜索、问答系统、推荐系统以及文本摘要等场景中。传统的方法通常依赖于字符串匹配或者基于词袋模型（Bag-of-Words，BoW）的相似度计算，这些方法往往忽略了文本结构和语义信息，导致相似度评估的精度不高。近年来，随着Transformer架构的兴起，特别是Sentence-BERT（SBERT）的提出，这一任务得到了有效的提升。

1.2 研究现状

Sentence-BERT是基于预训练的Transformer模型，如BERT，通过微调来适应特定任务，比如文本相似度比较。它能够捕捉到文本的结构化信息和语义含义，使得在比较句子时能更加精准地识别相似性。Sentence-BERT通过多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）来增强模型的表示能力，同时确保了模型对于不同任务的一致性表现。

1.3 研究意义

Sentence-BERT在文本相似度任务上的应用具有重要意义，因为它不仅提升了模型对文本相似度的判断能力，还能够处理大规模文本数据集。此外，通过集成到现有的NLP系统中，Sentence-BERT能够增强系统的性能，提供更准确、更相关的文本匹配和推荐。

1.4 本文结构

本文将深入探讨