为了测试 Sentence Transformer 嵌入跨领域的鲁棒性，首先评估它们在多样化的、特定领域数据集上的性能。例如，如果模型在通用文本（如维基百科）上训练，则在医疗数据（如 MIMIC-III 临床笔记）、法律文档（如 COLIEE 判例法）或技术论坛（如 StackExchange）上进行测试。使用语义相似度、聚类或分类等任务衡量一致性。使用 STS Benchmark（通用文本）、BIOSSES（生物医学文本）等标准化基准或目标领域的自定义数据集。计算语义任务的余弦相似度分数或分类任务的准确率/F1 分数等指标。如果在特定领域性能显著下降（例如，嵌入未能区分医疗语境中的“patient”和商业语境中的“client”），这表明对领域敏感。
接下来，通过对输入文本引入扰动来进行对抗性测试。例如，添加错别字（将“the”写成“teh”）、替换同义词（“car” vs. “automobile”）或改变词序。比较原始句子和修改后句子之间的嵌入距离（例如，使用欧几里得距离或余弦相似度）——微小的改变不应导致嵌入发生剧烈偏移。测试边缘情况，如领域特定术语（例如，“PCI”在金融领域指“payment card industry”，而在技术领域指“peripheral component interconnect”）。使用 TextAttack 等工具自动化此过程。此外，改变输入长度（短语与段落）和噪声水平（例如，抓取数据中的 HTML 标签）。跟踪扰动样本的平均成对相似度等指标与基线性能的偏差情况。
最后，通过微调和消融研究进行验证。在目标领域的小样本（例如，1,000 个法律句子）上微调模型，并比较微调前后在领域特定任务上的性能。如果准确率显著提高，则表明原始嵌入在该领域表现欠佳。通过移除层（例如，池化头）或禁用组件（例如，令牌类型嵌入）进行消融研究，以识别模型的关键部分。例如，测试移除位置嵌入是否会损害模型在结构化数据（例如，代码片段）上的性能。使用 SNLI 数据集进行自然语言推理或 Amazon Reviews 数据集进行情感分析等任务进行交叉验证。跟踪多次运行的性能一致性，以排除随机性。Weights & Biases 或 TensorBoard 等工具可以帮助可视化训练迭代或跨领域中嵌入的漂移。