Sentence-BERT 优势

回答：Sentence-BERT（SBERT）相比于传统的BERT模型具有以下优势。首先，SBERT使用连体和三连体网络结构来推导出语义上有意义的句子嵌入，这使得它能够生成具有语义信息的句子表示。这使得SBERT在大规模的语义相似性比较、聚类和通过语义搜索的信息检索等任务中具有出色的性能。此外，SBERT通过使用余弦相似性进行比较，减少了寻找最相似对的努力，大大缩短了计算时间，从BERT/RoBERTa的65小时减少到SBERT的约5秒，同时保持了BERT的准确度。因此，SBERT在处理语义相似性和句子嵌入时具有明显的优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [详细介绍Sentence-BERT:使用连体BERT网络的句子嵌入](https://blog.csdn.net/zag666/article/details/128694389)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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