В чем разница между стандартными моделями Sentence Transformer и Sparse Encoder?

Разница между стандартными моделями Sentence Transformer и Sparse Encoder заключается в их функциях и подходах к обработке текста.

Sentence Transformer преобразует предложения и абзацы в многомерное плотное векторное пространство. docs.opensearch.org Количество векторов зависит от типа модели. docs.opensearch.org Sentence Transformers используются в различных приложениях, включая семантический поиск, сравнение текстовой схожести и извлечение парафразов. github.com

Sparse Encoder переводит текст в разреженный вектор и преобразует его в список пар «токен: вес». docs.opensearch.org Каждая пара представляет текстовую запись и соответствующий ей вес в разреженном векторе. docs.opensearch.org Sparse Encoders применяются в таких задачах, как кластеризация или разреженный нейронный поиск. docs.opensearch.org

Таким образом, Sentence Transformers ориентированы на работу с плотными векторами, в то время как Sparse Encoder специализируется на работе с разреженными векторами и парами «токен: вес».