البحث في مجموعة بيانات كبيرة للعثور على عناصر مشابهة لجسم عيني هو مشكلة أساسية في علوم الحاسوب. تعالج خوارزميات التجزئة هذه المشكلة من خلال تمثيل البيانات باستخدام رموز ثنائية تحافظ على التشابه، والتي يمكن استخدامها كمؤشرات في جدول تجزئة. في الآونة الأخيرة، أُظهر أن نماذج التشفير التلقائي المتغير (VAEs) يمكن تدريبها بنجاح على تعلُّم هذه الرموز في سيناريوهات غير مراقبة وشبه مراقبة. في هذه الورقة، نُظهر أن نموذج التشفير التلقائي المتغير الذي يعتمد على متغيرات مخفية ثنائية يؤدي إلى خوارزمية تجزئة أكثر طبيعية وفعالية مقارنةً بنموذجها المستمر. يقلل هذا النموذج من خطأ التكميم الناتج عن الصيغ المستمرة، ولكن يظل قابلاً للتدريب باستخدام التغذية العكسية القياسية. تُظهر التجارب التي أُجريت على مهام استرجاع النصوص المزايا التي يتمتع بها نموذجنا مقارنةً بالأساليب السابقة.