要测试不同的嵌入策略，例如仅产品和产品 + 评论，首先要定义一个清晰的评估框架。首先，生成两种类型的嵌入：仅产品（使用标题、描述或技术规格）和产品 + 评论（将产品数据与客户评论相结合）。对这两种策略使用相同的嵌入模型（例如 BERT、Word2Vec 或自定义神经网络），以隔离输入数据的影响。例如，在组合方法中，将产品描述与评论文本拼接起来，确保一致的预处理（小写化、分词）。接下来，将这些嵌入应用于下游任务——例如产品搜索、推荐或分类——并使用特定于任务的指标（例如准确率、recall@k 或平均倒数排名）衡量性能。这种受控设置可让您比较每种策略如何捕获语义关系。
为了有效评估，请使用定量和定性两种方法。定量方面，跟踪与您的用例一致的指标。如果测试搜索相关性，测量用户点击热门结果的频率，或计算 NDCG（归一化折损累计增益）来评估排名质量。对于分类，比较两种策略的 F1 分数或精度。定性方面，检查嵌入空间中的最近邻。例如，检查使用评论生成的“蓝牙音箱”嵌入是否将包含评论中提到的“长电池寿命”等术语的产品聚类在一起，而仅产品的版本可能会遗漏这一点。t-SNE 或 PCA 等工具可以可视化聚类，以便手动检查。如果可能，在生产环境中进行 A/B 测试：将使用两种策略生成的推荐服务于部分用户，并比较转化率或停留时间等参与度指标。
实施细节很重要。假设您正在构建一个产品搜索系统。对于仅产品的嵌入，您可以使用预训练的句子转换器对产品标题和规格进行编码。对于组合方法，在编码前将热门客户评论（截断以避免超出模型 token 限制）附加到产品文本中。确保两种策略处理相同数量的文本（例如，限制为 512 个 token），以避免将文本长度与策略有效性混为一谈。如果使用自定义模型，请在预测产品类别等任务上对其进行微调，然后冻结编码器以生成嵌入。为提高效率，离线计算嵌入，并在保留的验证集上进行测试。例如，电商平台可能会发现，产品 + 评论可以将搜索召回率提高 15%，因为嵌入可以从评论中捕获产品规格中没有的细微特征，例如“防水”。记录计算上的权衡：结合评论可能会增加推理延迟或存储成本，这可能会影响最终决策。