Sentence Transformers отличаются от традиционных методов обработки естественного языка тем, что они фокусируются на понимании значения целых предложений, в то время как традиционные модели, например Word2Vec или GloVe, работают на уровне слов. 13

Некоторые преимущества Sentence Transformers:

• Учёт контекста. 13 В отличие от традиционных моделей, которые игнорируют синтаксис и порядок слов, Sentence Transformers анализируют слова в контексте в обоих направлениях, что улучшает качество генерируемых векторных представлений. 1
• Более точное понимание смысла. 4 В сравнении с традиционными методами векторизации текста (TF-IDF или word2vec), Sentence Transformers обеспечивают более точное понимание смысла, что критично при поиске похожих документов, машинном переводе и анализе текста. 4
• Мультиязычность. 4 Sentence Transformers могут работать с текстами на нескольких языках одновременно, что позволяет избежать необходимости обучать отдельные модели для каждого языка. 4
• Гибкость и доступность. 4 Sentence Transformers доступны через популярные библиотеки, что упрощает их интеграцию в проекты. 4