SBERT

SBERT(Sentence-BERT)는 BERT의 아이디어를 기반으로 한 문장 임베딩 기술입니다. 기존의 BERT는 주로 문장 수준의 표현을 생성하기 위해 개발되었지만, SBERT는 문장 간 유사도 측정 등과 같은 다양한 문장 수준의 작업에 특화된 임베딩을 생성합니다.

SBERT의 주요 특징과 기능은 다음과 같습니다:

1. 문장 임베딩 생성:
SBERT는 주어진 문장에 대한 고정 크기의 벡터 표현을 생성합니다. 이 벡터는 문장의 의미와 구조를 잘 반영하도록 훈련됩니다.
2. 문장 간 유사도 측정:
SBERT의 임베딩은 문장 간 유사도를 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 두 문장의 임베딩 간의 코사인 유사도를 계산하여 문장 간의 유사도를 평가할 수 있습니다.
3. Transfer Learning 및 Fine-tuning:
SBERT는 사전 훈련된 BERT 모델을 기반으로 하며, 다양한 자연어 처리 작업에 대해 미세 조정될 수 있습니다. 이를 통해 작은 데이터셋에서도 효과적인 모델을 학습할 수 있습니다.
4. 다양한 문장 수준 작업에 적용 가능:
SBERT의 임베딩은 문장 수준의 작업인 문장 분류, 문장 유사도 측정, 질문 응답 등에 널리 사용될 수 있습니다.
SBERT는 자연어 처리 분야에서 문장 수준의 작업을 위한 강력한 도구로 사용되고 있으며, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.