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如何解决在评估多语言文本嵌入模型时数据覆盖不足的问题？

2025-08-30

1.5 K

背景与问题分析

当开发者需要评估多语言文本嵌入模型的泛化能力时，常面临数据集语言覆盖不全或测试环境搭建复杂的问题。MTEB通过整合112种语言的58个数据集，为这一痛点提供了标准化解决方案。

解决方案步骤

利用预置多语言任务：通过运行mteb --available_tasks查询含多语言标签的任务（如MultilingualSTS）
指定评估语言：在运行命令时通过eval_langs参数筛选目标语言（例如["zh", "es", "de"]）
自定义语言子集：对于已有任务可通过继承类重写eval_langs属性实现定制

进阶技巧

当测试特定小语种时，可使用--verbosity 3参数查看详细数据统计，或通过GitHub提交新的多语言数据集来扩展基准库。

本答案来源于文章《MTEB：评估文本嵌入模型性能的基准测试》

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