BERT在句对任务（如聚类或语义搜索）中效率较低，因为其需要对组合数量庞大的句对进行逐一评估，这一过程极为耗时。为应对这一挑战，Sentence BERT（SBERT）通过学习单个句子的语义有意义表示，使得句子间相似性比较能够高效实现。然而，SBERT的训练依赖于高质量标注的句对语料库，这限制了其在标注数据极度稀缺任务中的应用。本文提出了一种轻量级的BERT扩展方法，并设计了一种基于互信息最大化策略的新型自监督学习目标，从而在无监督条件下生成具有语义意义的句子嵌入表示。与SBERT不同，本方法不依赖于标注数据的可用性，因此可广泛应用于不同领域特定的语料库。实验结果表明，所提出的方法在常见的语义文本相似性（STS）任务及下游监督任务中，显著优于其他无监督句子嵌入基线方法。此外，在缺乏领域内标注数据的场景下，该方法的表现甚至超越SBERT，并在多项任务上达到与监督学习方法相媲美的性能。