Что такое Sentence-BERT (SBERT) и зачем он был придуман?

Sentence-BERT (SBERT) — это модификация модели BERT, специально разработанная для получения эффективных и качественных векторных представлений (эмбеддингов) целых предложений или текстов, а не отдельных слов.

Обычный BERT хорошо работает с отдельными токенами, но для сравнения предложений или поиска по смыслу требуется дополнительная обработка, которая может быть медленной и неэффективной. SBERT решает эту проблему, обучаясь выдавать фиксированные векторы для предложений, которые можно быстро сравнивать с помощью косинусного сходства.

Это особенно полезно для задач семантического поиска, кластеризации текстов и определения сходства между предложениями.

Пример: вместо того, чтобы сравнивать предложения через сложные вычисления с BERT, SBERT позволяет быстро находить похожие по смыслу предложения в большом корпусе.