評估模型好壞，常用的參數包含準確率、召回率、F1分數、Hit Rate、MRR（Mean Reciprocal Rank）、AUC等指標。不同任務與資料型態會用不同評測方式，以下舉例說明如何實作 Embedding 模型評測、多模態模型評估，並說明模型挑選流程，特別是針對多模態情緒辨識應用。

常用模型評測參數定義

• 準確率（Accuracy）：預測正確樣本占總樣本比例。
• 召回率（Recall）：在所有真實為正樣本中，被正確預測出來的比例。
• F1 分數：精確率和召回率的調和平均值，尤其適合不平衡數據。
• Hit Rate：在 Top-K 中是否命中正確答案的比例，常用於檢索任務。
• Mean Reciprocal Rank（MRR）：查詢任務中，第一個正確答案的排序倒數平均值。
• ROC/AUC（Area Under Curve）：分類模型區分正負樣本的能力指標。
• 多模態任務還應加入融合表現（Fusion Score）、跨模態一致性（Cross-modal Consistency）等。

Embedding 模型評測實作流程

1. 資料準備
   • 準備標註好的語料集或問答對（如有 ground truth），分割訓練/測試集。
2. 嵌入生成
   • 使用不同的 embedding 模型（如 OpenAI、Cohere、JinaAI、BGE 等）將文本轉換為向量表示。
3. 檢索任務設計
   • 對於每個 query，檢索最相近的 Top-K 向量，取得相應原始資料片段。
4. 評測指標計算
   • Hit Rate: 是否在 Top-K 內命中正確答案。
   • MRR: 正確答案第一次出現的排名倒數均值。
   • 其他如 Precision@K、Recall@K 可視情境計算。
5. 結果分析
   • 各 embedding 結合不同 reranker（如 CohereRerank、bge-reranker-large）比較指標，分析性能提升主因。

多模態模型評估方法

1. 資料設計
   • 多模態資料通常包含文本、影像、聲音等，需設計跨模態 query 與 ground truth 標註，如描述+臉部圖像找相符情緒。
2. 指標選擇
   • 傳統指標如準確率、召回率、F1 分數仍適用，每個模態也可單獨做評估。
   • 增加跨模態檢索效率（如 Text2Image/Face→Text 檢索的 MRR、Hit Rate）。
   • 融合表現（Fusion score）：融合後的結果是否提升了多模態的綜合識別準確率。
   • 一致性（Consistency）：不同模態間學到之特徵彼此支持且無衝突。
3. 實作步驟
   • 建立多模態向量空間。
   • 設計問答或檢索 query，檢查跨模態模型 Top-K 檢索表現。
   • 用上述指標系統性評估。

如何挑選適合需求的模型（以多模態情緒辨識為例）

• 明確需求：
  ‣ 嵌入形式：是否同時要處理文字與影像等多模態？
  ‣ 檢索類型：需側重多模態融合還是單一模態？
  ‣ 預期準確度與速度，加上硬體資源限制。
• 看指標：
  ‣ 檢查在標準任務下 Hit Rate、MRR 或 F1 分數表現，選高分者。
  ‣ 注意 reranker 的加成效果，能顯著提升模型表現者優先考慮。
• 真實測試：
  ‣ 自行用典型 query 及場景測試，檢視 Top-K 命中情形與誤判原因。
• 融合與擴充性：
  ‣ 多模態系統需支持跨模態融合，有些模型如 CLIP、ALIGN 支持同時對齊文字與影像。
  ‣ 情緒辨識還需情緒設計驗證資料集在各模態下表現一致性。
• 適合多模態情緒辨識模型實例：
  ‣ Text 模態：BGE-large、JinaAI-base、OpenAI embedding。
  ‣ Image/Face 模態：CLIP、OpenFace、DeepFace，並輔以 cross-modal fusion 技術（如 cross-attention）。
  ‣ Reranker：CohereRerank、bge-reranker-large 能顯著提升命中率與排名準確度。

攻略建議表格

繁體中文文字評測計畫

1. 維度一致：每個模型查詢與文件 embedding 維度一致即可，不需截斷。

2. 語言支援：這四個模型都支援繁體中文。

3. 資料型態：API 回傳 list of float，Python 端直接處理。

4. 評測時分開統計各自指標，不要直接比較不同模型的 embedding 分數。

5. 若有 API rate limit，建議先將 embedding 存檔再做評測。

6. 針對 emotion_dataset_500_3.csv 測試集，分別用可接受繁體中文的模型 voyage-multilingual-2、voyage-multilingual-light-2、embed-multilingual-light-v3.0（Cohere）、Qwen3-Embedding-0.6B ...做測試

7. 計算指標：

• 準確率（Accuracy）：預測正確樣本占總樣本比例。
• 召回率（Recall）：在所有真實為正樣本中，被正確預測出來的比例。
• F1 分數：精確率和召回率的調和平均值，尤其適合不平衡數據。
• Hit Rate：在 Top-K 中是否命中正確答案的比例，常用於檢索任務。
• Mean Reciprocal Rank（MRR）：查詢任務中，第一個正確答案的排序倒數平均值。
• ROC/AUC（Area Under Curve）：分類模型區分正負樣本的能力指標。
• 多模態任務還應加入融合表現（Fusion Score）、跨模態一致性（Cross-modal Consistency）

圖片情緒辨識評測計畫

1. 資料型態與維度一致性

• 圖片預處理：所有模型需將圖片 resize 到一致大小（如 75x75 或 224x224），並標準化。
• 標籤格式：label 需轉成 one-hot 或 class index。
• 資料型態：圖片為 numpy array，標籤為 int 或 one-hot。

2. 模型架構選擇

• 可比較 CNN (如 ResNet, VGG)、Vision Transformer (ViT)、EfficientNet 等。
• 每個模型的輸入維度需一致。

3. 評測流程

• 資料集分割：train/val/test（可依 FANE Balanced Dataset 分類）。
• 訓練模型：用 train/val。
• 測試模型：在 test set 上預測情緒類別。
• 計算指標：Accuracy、F1-score、Confusion Matrix。

結論

選擇最適合自己需求的模型，必須針對任務特性、評測指標、實測表現與資源限制做全方位考量，多模態情緒辨識尤需強調跨模態融合準確度與一致性，並透過 Top-K、MRR 指標搭配訓練與驗證資料反覆調整。