评估法律文档嵌入（embeddings）的质量，应侧重于三个关键领域：任务性能、语义相关性和领域特定准确性。法律文档嵌入是将文本表示为数值向量，旨在捕捉法律概念，因此其质量取决于它们在实际应用中表现如何以及能否反映法律细微之处。首先，在下游任务中测试嵌入的效果，例如文档分类、检索或摘要生成。例如，如果您的嵌入用于将判例法分类到法律类别（例如，“合同纠纷” 对比 “产权”），则衡量诸如精确率、召回率或 F1 分数等指标。如果性能达到或超过基线模型（例如 TF-IDF 或更简单的词嵌入），则这些嵌入可能有效。
接下来，使用相似度指标和聚类来评估语义相关性。法律文档通常依赖于精确的术语，因此嵌入应该将相关术语（例如，“negligence”（过失）和“duty of care”（注意义务））分组，同时区分不相关的术语。计算已知相关概念（例如，“breach of contract”（违约）和“contract termination”（合同终止））的嵌入之间的余弦相似度，并与不相关的配对进行比较。UMAP 或 t-SNE 等工具可以可视化嵌入聚类，以检查相似的案例或法规是否按逻辑分组。例如，劳动法案例的嵌入应与税法案例的嵌入分开聚类。如果聚类与法律类别对齐，则这些嵌入捕获了有意义的结构。
最后，通过在法律基准数据集或专家审查的数据集上测试，验证领域特定准确性。法律文本包含行话和依赖于上下文的含义（例如，合同法中的“consideration”（对价）与日常用法）。使用专门的数据集，如 COLIEE（法律案例蕴涵）或 LexGLUE（法律 NLP 任务），来衡量性能。例如，如果您的嵌入驱动检索系统，请衡量它们是否为查询案例返回相关的先例。结合人工评估：请法律专家评估检索到的文档或基于嵌入的摘要是否符合他们的专业判断。如果嵌入在处理法律特有的歧义时表现良好，那么它们很可能具有高质量。将自动化指标与领域专业知识相结合可以确保鲁棒性。