SBERT模型，全稱為Siamese network with BERT，是一種基於BERT模型的攣生網路。它的主要原理是將兩個句子分別輸入到共享參數的BERT模型中，輸出兩組表徵句子的向量，然後計算這兩個向量的相似度。這種方法不僅可以用於衡量語義相似度，還可以用於向量聚類等無監督學習任務。
SBERT模型的套用場景包括但不限於：
在圖片搜尋中，將輸入的照片轉換成向量，與庫中的圖片進行對比，找到相似度最高的圖片。
在問答系統中，找到與用戶輸入最相近的標準問題，並給出相應答案。
對文本進行標準化處理。
SBERT模型提供了現成的方法來解決語義相似度問題，並且在速度上相比BERT有優勢，使得它在實際套用中更加方便和高效。此外，SBERT對Pytorch進行了封裝，簡化了使用過程，使得用戶在使用時不需要深入了解BERT API的細節。
要使用SBERT模型，需要配置相應的運行環境，包括GPU、CUDA、Pytorch以及Transformer匹配版本。可以通過`pip install sentence_transformers`命令安裝所需的庫，並從GitHub克隆源碼。在使用預訓練的通用中文BERT模型時，即使未進行調優，也能達到一定的效果，例如從幾個選項中找到與目標最相近的字元串。