Какво е Sentence-BERT (SBERT) и защо е създаден?

Sentence-BERT (SBERT) — това е модификация на модела BERT, специално разработена за получаване на ефективни и качествени векторни представяния (embeddings) на цели изречения или текстове, а не на отделни думи.

Обикновеният BERT работи добре с отделни токени, но за сравняване на изречения или търсене по смисъл е необходима допълнителна обработка, която може да бъде бавна и неефективна. SBERT решава този проблем, като обучава модела да генерира фиксирани вектори за изречения, които могат бързо да се сравняват с помощта на косинусова подобност.

Това е особено полезно за задачи като семантично търсене, клъстеризация на текстове и определяне на сходството между изречения.

Пример: вместо да сравнявате изречения чрез сложни изчисления с BERT, SBERT позволява бързо намиране на подобни по смисъл изречения в голям корпус.