评估 Embedding 的质量涉及评估它们在多大程度上捕捉了数据中的有意义的模式，以及它们在实际应用中的表现。 Embedding 是数据（例如文本、图像或图表）在低维空间中的数值表示，其有效性取决于它们保留语义或结构关系的能力。 常见的评估方法包括内在测试（直接分析 Embedding 属性）和外在测试（下游任务中的性能）。 这两种方法都是必要的，因为针对一项任务优化的 Embedding 可能无法很好地推广到其他任务。
对于内在评估，指标侧重于 Embedding 空间的内部结构。 一种常见的方法是使用余弦距离或欧几里得距离测量相似度。 例如，在词 Embedding 中，您可以测试“高兴”和“快乐”等同义词在向量空间中是否比不相关的词更接近。 另一个内在测试是使用向量算术解决类比任务（例如，“国王” - “男人” + “女人” ≈ “女王”）。 聚类质量指标（如轮廓系数）也可以揭示 Embedding 是否将语义相似的项目分组（例如，将动物名称与城市分开聚类）。 这些测试验证 Embedding 是否与人类对数据中关系的直觉相符。
外在评估涉及在现实世界的任务中使用 Embedding 来衡量它们的实际效用。 例如，在文本分类任务中，您可以使用预训练的词 Embedding 训练模型，并将其准确性与基线（例如，随机 Embedding）进行比较。 如果 Embedding 提高了性能，它们可能捕获了有用的特征。 类似地，在推荐系统中，用户和项目的 Embedding 可以通过它们预测用户偏好的能力来测试。 外在测试是特定于任务的，因此 Embedding 可能擅长情感分析，但在命名实体识别中失败。 这突出了将评估与目标用例对齐的重要性。 此外，效率指标（如推理速度或内存使用量）可以确定 Embedding 是否适合部署。
最后，定性分析是对定量指标的补充。 t-SNE 或 UMAP 等可视化工具可以帮助检查 Embedding 集群的连贯性（例如，验证电影类型是否形成不同的组）。 异常值检测（例如，识别与其预期类别不一致的 Embedding）可以揭示数据或模型问题。 对于特定领域的 Embedding（例如，医学文本），自定义基准（如临床诊断任务的准确性）至关重要。 结合这些方法可确保 Embedding 既在数学上合理又在实践中有用，从而使开发人员能够根据项目的需求选择或改进模型。