句向量是自然语言处理的核心技术之一，影响着自然语言处理系统的质量和性能。然而，已有的方法无法高效推理句与句之间的全局语义关系，致使句子在欧氏空间中的语义相似性度量仍存在一定问题。为解决该问题，从句子的局部几何结构入手，提出一种基于流形学习的句向量优化方法。该方法利用局部线性嵌入（LLE）对句子及其语义相似句子进行两次加权局部线性组合，这样不仅保持了句子之间的局部几何信息，而且有助于推理全局几何信息，进而使句子在欧氏空间中的语义相似性更贴近人类真实语义。在7个文本语义相似度任务上的实验结果表明，所提方法的斯皮尔曼相关系数（SRCC）平均值相较于基于对比学习的方法SimCSE（Simple Contrastive learning of Sentence Embeddings）提升了1.21个百分点。此外，将所提方法运用于主流预训练模型上的结果表明，相较于原始预训练模型，所提方法优化后模型的SRCC平均值提升了3.32~7.70个百分点。
