Sentence-BERT

Sentence-BERT（SBERT）是对预训练的BERT网络进行修改的一种方法，通过使用连体和三连体网络结构来推导出具有语义意义的句子嵌入。这使得SBERT能够在一些新任务中应用，这些任务包括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。相比于BERT/RoBERTa，SBERT在寻找最相似对的任务上的计算时间从65小时减少到约5秒，同时保持了准确度。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Sentence-BERT 语句相似性、sentence embeddings](https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/119517958)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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