为了衡量嵌入的性能，开发人员通常依赖于特定任务的指标、内在评估方法和下游应用基准。指标的选择取决于目标是评估嵌入的内在质量、它们在特定任务中的效用，还是它们跨应用程序的泛化能力。
对于使用嵌入作为输入的**分类或回归任务**，通常使用诸如准确率、F1-score、均方误差 (MSE) 或 AUC-ROC 等标准指标。例如，如果将嵌入馈送到用于情感分析的分类器中，准确率衡量模型预测标签的效果，而 F1-score 平衡了精确率和召回率，这对于不平衡数据集尤其有用。在推荐系统中，像 recall@k 或归一化折扣累积增益 (NDCG) 这样的指标评估嵌入是否有助于检索相关项目（例如，“排名前 10 的推荐产品是否包含用户偏好的项目？”）。这些指标直接将嵌入质量与实际结果联系起来。
内在指标**独立于特定任务**评估嵌入。通常测量相关项目之间的余弦相似度（例如，词嵌入中的“国王”和“女王”）以验证语义关系。对于聚类任务，像轮廓系数这样的指标量化嵌入如何很好地将相似项目分组。另一种方法是使用像 GLUE 这样的基准（对于 NLP 嵌入）来测试跨任务的泛化能力，例如句子相似性或问题解答。例如，词嵌入中“快”和“速”之间更高的余弦相似度表明更好的语义捕获。
最后，**效率和可扩展性**指标在生产中很重要。嵌入检索速度（例如，最近邻搜索的每次查询的毫秒数）和内存占用（例如，存储 100 万个嵌入所需的 GB 数）对于实时系统至关重要。开发人员也可能通过压力测试来跟踪鲁棒性，例如测量当嵌入从 512 维截断为 256 维时的性能下降。这些实际考虑因素确保嵌入在质量与计算约束之间取得平衡。