这篇论文提出了一个新的模型:Sentence-BERT (SBERT)，它在预训练的BERT基础之上，使用*孪生网络(siamese network)*和*三元组网络(triplet network)*，对模型进行了微调。这样模型就可以生成句子的嵌入表示（sentence embedding），这些句子的嵌入表示可以直接用来计算句子间的余弦相似度。这样在前面提到的寻找最相似句子的任务中，就无需对每个句子对进行推理，大大减少了计算时间（65小时 -> 5秒），并且不会降低准确率。