Definition 5.3.1. Recall gibt den Anteil der korrekt gefundenen Chunks gemessen an allen möglichen korrekten Chunks an.

Beispiel 5.3.2 (Recall eines Chunkers).
Ein Chunker hat von 800 vorhandenen NPs in einem Testkorpus 600 korrekt als NP klassifiziert.
A_t = 600 und N_t = 800. Der Recall berechnet sich als: R = = 75%

Definition 5.3.3. Precision gibt den Anteil der korrekt gefundenen Chunks gemessen an allen gefundenen Chunks.

Beispiel 5.3.4 (Precision eines Chunkers).
Ein Chunker hat in einem Testkorpus 1’000 Chunks als NP klassifiziert, aber nur 600 davon waren tatsächlich NP.
A_t = 600 und A = 1000. Die Precision berechnet sich als: P = = 60%

Definition 5.3.5 (F₁-Measure). Das F-Measure verrechnet Precision und Recall gleichgewichtet zum harmonischen Mittelwert.
Formal: Sei P die Precision und R der Recall eines Systems:

Beispiel 5.3.6 (F-Mass eines Chunkers).
Ein Chunker hat in einem Testkorpus eine Präzision von 60% und ein Recall von 75% für NPs.
Das F-Measure berechnet sich somit: F = = 66.6%