embeddingkwaliteit

Embeddingkwaliteit verwijst naar de mate waarin een vectorrepresentatie de semantische en syntactische eigenschappen van de oorspronkelijke entiteit vastlegt en bruikbaar is voor taken die op die representaties vertrouwen. Embeddings kunnen worden toegepast op woorden, zinnen, documenten, of entiteiten in kennisgrafieken en multimodale data.

Evaluatie van embeddingkwaliteit gebeurt op intrinsiek en extrinsiek niveau. Intrinsieke evaluaties toetsen direct eigenschappen zoals woord- of zinsgelijkenis, analogieën en uniformiteit van de ruimte. Extrinsieke evaluaties onderzoeken de prestaties in downstream taken zoals informatieophaling, classificatie, clusteranalyse of semantische zoek. Gebruikelijke maatstaven zijn cosine similarity, dot product, precisie@k, recall@k, mean reciprocal rank, Spearman- of Pearson-correlatie en task-specifieke scores zoals STS (semantic textual similarity) of MRR.

Factoren die embeddingkwaliteit beïnvloeden zijn onder meer de grootte en kwaliteit van de trainingsdata, de gekozen leerdoelstelling (bijv. voorspellende, contrastieve of contextuele modellen), de dimensionaliteit, normalisatie en post-processing (zoals whitening of debiasing). Ook domeinspecificiteit, talenpariteit bij meertalige embeddings en de mogelijkheid tot fijn-tunen spelen een rol. Voor grafiek- en multimodale embeddings gelden aanvullende criteria zoals structuurbehoud en cross-modale alignering.

Verfijning en evaluatie verlopen vaak iteratief: data-aanvulling, aanpassen van het leerobj ect, en testen op zowel intrinsieke als extrinsieke taken. Belangrijke uitdagingen zijn bias, interpretatie van de ruimte en generalisatie buiten de trainingsdata. Gereedschappen zoals Faiss, gensim en frameworks voor sentence-embeddings worden gebruikt om embeddings te evalueren en toe te passen in toepassingen zoals zoek- en aanbevelingsystemen.