嵌入多样性基准EmbDivBench发布并被EMNLP接收

2026年10月20日，研究人员公布了关于利用嵌入向量衡量数据多样性的研究成果。该研究提出了涵盖21种基于嵌入向量的多样性指标分类法，并推出了评估基准EmbDivBench，在模拟和自然文本数据上对各类指标展开评估。实验表明，业界最常用的平均两两距离指标在多样性表现上落后于多种替代方案，而图熵指标在各项综合表现中表现最佳。目前，该项研究已被EMNLP 2026主会接收，相关代码与数据已全部开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。