Как на практике доказать, что embeddings Word2Vec, обученные на всём романе, лучше embeddings, обученных на одной главе?

Сравните обе модели на одинаковом независимом задании: семантическом сходстве, поиске или downstream-классификации. Больший корпус сам по себе не доказывает лучшее качество.

Зафиксируйте предобработку, размерность и бюджет обучения, повторите несколько seed. Отдельно оцените общую лексику, редкие слова и покрытие словаря. Используйте ручную разметку или внешние эталоны, не выбранные по удобным соседям. Покажите разброс метрик: один роман может быть слишком мал для надёжного обучения.