余弦相似度是大型语言模型判断句子相似性的关键工具，通过测量向量间的角度评估文本相似性，公式为：余弦相似度(A, B) = (A · B) / (||A|| * ||B||)。该方法广泛应用于语义搜索、聚类和推荐系统，尽管存在一些局限性，但仍是自然语言处理的重要基础。

句子相似性在自然语言处理中的重要性不言而喻。通过句子变换器，可以高效比较句子的语义。本文介绍了句子相似性的概念、句子变换器的原理及其在Python中的实现，包括加载预训练模型、将句子转换为嵌入和计算余弦相似度等。句子相似性广泛应用于语义搜索、重复检测和推荐系统等领域。