句向量（Sentence Embedding）是一种将句子转换为固定长度的数值向量表示的技术，旨在捕捉句子的语义信息，使相似含义的句子在向量空间中彼此接近，从而便于机器进行相似度计算、分类或检索等自然语言处理任务。
在AI产品开发的实际落地中，句向量技术被广泛应用于提升系统的智能水平，例如在聊天机器人中用于理解用户意图和匹配响应，在搜索引擎中优化语义检索的准确性，或在内容推荐系统中增强个性化匹配效率。随着深度学习模型如BERT的普及，句向量的质量和应用场景不断拓展，显著推动了AI产品在语言理解和交互方面的性能提升。
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