嵌入的评估结合了内在和外在方法，以衡量它们在多大程度上捕获了数据中有意义的模式。内在评估侧重于嵌入的内部属性，例如它们对相似项目进行分组或解决类比任务的能力。外在评估在分类或搜索等实际应用中测试嵌入。两种方法都是必要的，因为在孤立测试中表现良好的嵌入可能无法转化为实际任务，反之亦然。
对于内在评估，常用的技术包括词语相似度任务和类比解决。例如，可以在 WordSim-353 等数据集上测试嵌入，其中对词语对（例如，“汽车”和“车辆”）的相似度进行评分。将嵌入的余弦相似度得分与人类判断进行比较，以评估准确性。另一个例子是通过检查结果的最接近向量是否与预期词语匹配来解决像“国王 - 男人 + 女人 = 女王”这样的类比。像 Gensim 库这样的工具为这些测试提供了内置函数。然而，这些方法有局限性——它们侧重于特定的语言模式，可能无法反映在更广泛环境中的性能。
外在评估涉及将嵌入集成到下游任务中并衡量它们的影响。例如，在情感分析模型中，可以通过用替代方案替换嵌入（例如，从 Word2Vec 切换到 BERT）并比较准确性改进来评估它们。在搜索系统中，通过检索查询的相关文档并衡量召回率@k 等指标来测试嵌入。像 Hugging Face Transformers 或 scikit-learn 管道这样的框架通常用于简化这些实验。此外，聚类指标（例如，轮廓系数）或降维可视化（t-SNE、UMAP）可以揭示嵌入在分离不同类别方面的表现。跨模态任务，例如图像到文本的检索，使用平均倒数排名 (MRR) 等指标进行评估。评估的选择取决于用例，但结合内在和外在方法可以对嵌入质量进行平衡评估。