评估上下文嵌入的质量和效果是一个重要的任务，可以根据以下几个指标进行评估：

  1. 下游任务性能：上下文嵌入通常被应用于各种下游自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。评估嵌入质量的一种方法是将其用于下游任务，并比较使用不同嵌入方法的性能差异。可以使用F1值、准确率、召回率等指标进行评估。

  2. 相似度计算：上下文嵌入应具有捕捉两个文本之间语义相似性的能力。可以使用已标注的相似度数据集（如STS-B）来评估嵌入的相似度计算质量。将两个句子的嵌入向量进行余弦相似度计算，并将其与标注的相似度进行比较，可以计算出Pearson相关系数或Spearman相关系数。

  3. 聚类和可视化：如果上下文嵌入能够将语义相似的文本聚集到一起，那么在进行文本聚类任务时，具有更好的质量。可以将上下文嵌入的句子向量使用聚类算法进行聚类，然后使用标准的评估指标（如Adjusted Rand Index）来评估聚类结果的质量。此外，可以使用降维技术（如t-SNE）将嵌入向量可视化，检查是否能够在可视化空间中看到类别之间的明显分离。

  4. 上下文包装：上下文嵌入应该能够捕捉到句子中的上下文信息。可以设计一个包裹任务，利用上下文嵌入来预测句子中缺失的单词或短语。通过比较预测结果与真实标签之间的相似性，可以评估上下文嵌入对上下文信息的把握程度。

  5. 人工评估：人工评估是一种常见的评估方法，通过将上下文嵌入展示给人类评审者，并请其对嵌入的质量进行评估。可以要求评审者按照某种标准对嵌入进行打分，如语义相似性、上下文准确性等。

  综上所述，评估上下文嵌入的质量和效果可以通过下游任务性能、相似度计算、聚类和可视化、上下文包装以及人工评估等多种方法进行。这些评估方法可以搭配使用，以综合考量上下文嵌入的质量和效果。