Kas yra Sentence-BERT (SBERT) ir kam jis buvo sukurtas?

Sentence-BERT (SBERT) — tai BERT modelio modifikacija, specialiai sukurta efektyvioms ir kokybiškoms visų sakinių ar tekstų vektorinėms reprezentacijoms (embeddings) gauti, o ne atskirų žodžių.

Įprastas BERT gerai veikia su atskirais ženklais, tačiau sakinių palyginimui ar paieškai pagal prasmę reikalingas papildomas apdorojimas, kuris gali būti lėtas ir neefektyvus. SBERT išsprendžia šią problemą mokydamasis generuoti fiksuotus sakinių vektorius, kuriuos galima greitai palyginti naudojant kosinusinę panašumą.

Tai ypač naudinga semantinei paieškai, tekstų klasterizacijai ir sakinių panašumo nustatymui.

Pavyzdys: vietoj sudėtingų skaičiavimų naudojant BERT, SBERT leidžia greitai rasti sakinius su panašia prasmę dideliame tekstų korpuse.