为了评估嵌入模型的准确性，首先要定义与您的用例相符的明确任务和衡量指标。嵌入是数据的数值表示（如文本或图像），旨在捕捉语义含义，因此准确性取决于这些向量在多大程度上反映了有意义的关系。一种常见方法是测试在下游任务上的表现，例如分类、聚类或检索。例如，如果您的嵌入用于文本，您可以将其用于情感分析模型，并衡量 F1 分数或准确性等指标。如果目标是检索，则评估嵌入使用 recall@k 或平均倒数排名等指标检索相关项目的效果。这些任务提供了关于嵌入对实际应用是否有效的直接、实用的见解。
另一种方法是使用内在评估，它在不依赖外部任务的情况下评估嵌入的内部结构。例如，语义相似性基准测试会检查相关词语或句子的嵌入在向量空间中是否更接近。语义文本相似性 (STS) 基准测试将人工评分的句子对与它们的嵌入的余弦相似度得分进行比较。如果您的模型的相似度得分与人工判断高度相关（通过 Spearman 秩相关衡量），则表明嵌入质量很高。类似地，对于词嵌入，类比推理任务（例如，“king - man + woman = queen”）测试向量运算是否保留了语义关系。像 gensim 这样的工具提供了用于这些评估的内置函数。然而，内在指标可能并不总是与下游性能一致，因此结合两种方法是理想的。
最后，考虑使用可视化和聚类技术定性地检查嵌入。像 t-SNE 或 UMAP 这样的工具可以将高维向量投影到 2D/3D 空间，让您直观地检查相似的项目是否聚类在一起。例如，在文档嵌入模型中，关于体育的文章应该形成一个与政治不同的独立组。您还可以使用轮廓系数或戴维斯-布丁指数等指标量化聚类质量。此外，通过扰动输入数据（例如，在文本中添加错别字）并测量向量变化多少来测试嵌入的鲁棒性。如果微小的输入变化导致大的嵌入偏移，模型可能不稳定。像 scikit-learn 和 TensorBoard 这样的开源库为这些分析提供了实用工具，使迭代和改进模型变得更容易。