MRR(Mean Reciprocal Rank)：
是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和。
把标准答案在被评价系统给出结果中的排序取倒数作为它的准确度，再对所有的问题取平均。相对简单，举个例子：有3个query如下图所示：
可计算这个系统的MRR值为：(1/3 + 1/2 + 1)/3 = 11/18=0.61。
MRR越大，对应的评价效果越好
是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和。
把标准答案在被评价系统给出结果中的排序取倒数作为它的准确度，再对所有的问题取平均。相对简单，举个例子：有3个query如下图所示：
可计算这个系统的MRR值为：(1/3 + 1/2 + 1)/3 = 11/18=0.61。
MRR越大，对应的评价效果越好
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