Der Event-F1-Score (Trigger + Argumente) ist ein wichtiger Bewertungsmetrik im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung für Aufgaben der Informationsgewinnung bzw. der Erkennung benannter Entitäten. Der Event-F1-Score gilt als umfassendste Bewertungsmetrik für die Ereigniserkennung, da ein Ereignis nur dann als korrekt erkannt gilt, wenn sowohl der Trigger als auch alle Argumente korrekt identifiziert wurden. Er wird üblicherweise als Prozentwert oder als Punktzahl zwischen 0 und 1 angegeben. Diese Metrik wird in einschlägigen Benchmarks und Publikationen weit verbreitet eingesetzt und spiegelt effektiv die Leistung des Modells in dieser Dimension wider. Je höher der Wert, desto besser.