WrapperClass = MLMTokenizerWrapper bert = SentenceTransformer(distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens) sbert = bert[0].auto_model tokenizer = bert[0].tokenizer

根据你提供的代码片段，你正在使用一个名为 `MLMTokenizerWrapper` 的包装类，并且使用了 `distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens` 模型进行句子转换。

接下来，你创建了一个句子转换器 `bert`，它基于预训练模型 `distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens`。通过索引 `[0]`，你获取了该句子转换器对应的 BERT 模型 `sbert`。同时，你还获取了该转换器的 tokenizer。

这里的 `distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens` 是一个预训练的 BERT 模型，用于计算句子的向量表示。它是在大规模语料库上进行训练的，具有良好的语义表示能力。

使用该模型和 tokenizer，你可以对输入的句子进行编码和解码操作，以便进行后续的自然语言处理任务。