Augmented SBERT STSb — модель cross-encoder на основе BERT, представленная как демонстрационный пример в курсе NLP for Semantic Search. Она предназначена для оценки семантического сходства пары предложений и примеров поиска по смыслу; в README модель используется в главе о расширении внутридоменного набора данных с помощью BERT. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые пары, обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт оценку сходства. Для работы используются PyTorch и архитектура BertForSequenceClassification.

Модель пригодна для ранжирования кандидатов по сходству с запросом и поиска похожих предложений, но предназначена прежде всего для демонстрации и не является универсальной чат-моделью. В карточке не приведены сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках.