sentence bert EMNLP

### Sentence-BERT在EMNLP会议的相关信息

Sentence-BERT 是一种改进的 BERT 模型，专门用于生成句子嵌入向量。相比于原始的 BERT，在计算句子相似度方面表现出更高的效率和准确性[^1]。

#### 论文发表情况
在 EMNLP 会议上有关于 Sentence-BERT 的研究工作被接收并发表。这些论文探讨了如何通过微调预训练的语言模型来提高句子级别的表示能力。具体来说，研究人员提出了双塔结构（Siamese network）以及三元组损失函数（triplet loss），使得该方法能够在保持高质量语义表达的同时显著减少推理时间成本。

#### 应用场景实例
除了理论探索外，基于 Sentence-BERT 技术的应用也受到了广泛关注：

- **问答系统优化**：利用其强大的匹配性能提升机器阅读理解和对话系统的检索效果；
- **文档分类与聚类分析**：借助高效的特征提取机制实现大规模文本数据集的有效处理；
- **情感倾向识别**：通过对评论、反馈等内容进行编码转换成数值形式便于后续建模操作；

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ['This framework generates embeddings for a set of sentences',
             'Sentences are converted into fixed-sized vectors']
embeddings = model.encode(sentences)

print("Embedding shape:", embeddings.shape)