Sentence-Transformers文献

### Sentence-Transformers 相关学术论文和研究报告

#### 句子嵌入模型的发展背景
句子嵌入技术旨在将文本映射到连续向量空间中的固定长度表示形式，使得语义相似的句子在该空间中彼此接近。这种技术对于自然语言处理任务至关重要。

#### Sentence-Transformers 的核心概念
Sentence-Transformers 是一种基于预训练 Transformer 架构的方法，专注于生成高质量的句子级表征[^1]。通过微调这些预训练模型来捕捉特定下游任务所需的特征模式，从而实现更优性能。

#### 主要研究进展
- **Siamese Network 结构**：采用双塔结构设计，在两个分支分别编码输入句子，并计算两者之间的余弦相似度得分作为最终输出[^3]。

- **池化策略改进**：引入多种池化机制（如均值/最大池化），有效提升了模型泛化能力并减少了过拟合风险[^4]。

- **多任务学习框架**：利用多个平行数据集联合优化目标函数，增强了跨领域迁移能力和鲁棒性表现[^2]。

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')
sentences = ['This framework generates embeddings for each input sentence',
             'Sentences are passed individually into the encoder']

embeddings = model.encode(sentences)
cosine_scores = util.pytorch_cos_sim(embeddings[0], embeddings[1])
print(f"Cosine-Similarity: {cosine_scores.item():.4f}")