是这样的，我在使用transformer获取embedding后，使用该embedding计算给定的query与一些已有文本之间的相似度，使用的函数为cosine
但是实际上获取结果是在0.75~0.8这个socre下， 会出现相关的文本，但也会出现不相关的文本
请问有什么比较好的方法可以进一步筛选相关文本
我能想到的目前有两种办法，第一可以设置一个相似度阈值，只保留相似度高于该阈值的文本，第二transformer模型调整模型的参数，例如调整模型的层数、隐藏单元数来改善相似度计算的准确性。