評估跨語言文本分類器的性能通常可以通過以下步驟來完成：
數據準備：準備不同語言的文本數據集，并確保數據集中包含不同語言的文本樣本以進行跨語言分類。
模型訓練：使用spaCy或其他機器學習框架訓練跨語言文本分類器。在訓練過程中，可以使用多語言文本數據集進行模型訓練。
模型評估：使用不同語言的測試數據集對訓練好的跨語言文本分類器進行評估。可以使用準確率、召回率、F1分數等指標來評估模型的性能。
跨語言性能評估：除了常規的模型評估指標外，還可以通過測試不同語言的文本數據集來評估模型在不同語言上的性能表現。可以比較模型在不同語言上的性能差異，從而評估跨語言文本分類器的性能。
調優和改進：根據評估結果，可以對模型進行調優和改進，以提高跨語言文本分類器的性能和泛化能力。
總之，評估跨語言文本分類器的性能需要綜合考慮模型在不同語言上的表現，以及常規的模型評估指標，從而全面評估模型的性能和泛化能力。
