评估多模态搜索结果的质量涉及评估系统如何很好地检索和组合来自不同数据类型（如文本、图像、音频和视频）的信息，以满足用户意图。该过程需要自动化指标和人工判断相结合。例如，如果用户搜索“类似于这张图片但价格低于 50 美元的红色连衣裙”，系统必须识别图像中的视觉特征（颜色、款式）并按价格过滤结果。一个强大的评估框架检查检索到的项目是否在所有模态中都相关、它们之间的跨模态关系是否准确以及对任务是否有用。
首先，相关性通过结果与查询意图的接近程度来衡量。可以调整诸如精确度（相关结果的百分比）和召回率（检索到的所有可能相关结果的百分比）之类的自动化指标以适应多模态环境。例如，如果搜索结合了文本和图像输入，精确度可能会评估图像结果是否与文本中描述的视觉特征（例如，“红色连衣裙”）匹配，以及文本元数据（例如，价格）是否满足指定的过滤器。跨模态检索任务通常使用平均精度均值 (MAP) 或归一化折损累积增益 (NDCG) 等指标，这些指标考虑了排名质量。但是，必须定制这些指标 - 例如，确保图像-文本对在语义上对齐，而不仅仅是关键字匹配。
其次，多样性和覆盖率很重要。多模态搜索通常需要平衡特异性和多样性的结果。像“jaguar”这样的查询可能指的是动物、汽车品牌或操作系统。一个好的系统应该返回多种模态（图像、产品页面、技术文档），同时避免冗余。诸如集群召回率（衡量结果覆盖不同子主题的程度）之类的指标可以提供帮助。对于视听搜索（例如，根据哼唱的曲调查找电影剪辑），评估可能会检查系统是否检索了与旋律和相关场景都匹配的剪辑。用于嵌入的相似度分数（例如，将音频特征与视频配乐进行比较）等工具可以自动执行此操作的一部分，但仍需要人工审核以确认上下文对齐。
最后，人工评估仍然至关重要。自动化指标无法完全捕捉到美学质量、文化背景或用户满意度等细微差别。例如，旅游应用程序对“巴黎浪漫日落景点”的多模态搜索应返回高质量的图像、带有平静音频的视频以及能够唤起情感的文字描述。众包评分员或领域专家可以使用李克特量表或成对比较来评估这些方面。挑战包括可伸缩性和偏差缓解 - 确保评估人员代表不同的用户观点。将自动化指标与有针对性的人工检查相结合，可以创建一个平衡的方法，确保系统在技术上和有意义地适用于实际用例。