Die Mean Average Precision (MAP, mittlere Durchschnittspräzision) ist ein wichtiger Bewertungsindikator für die Schlüsselwortextraktion im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Die MAP mittelt die Präzision über alle Abfragen an verschiedenen Recall-Positionen und misst umfassend die Gesamtqualität des Schlüsselwort-Rankings. Sie ist umfassender als Einzelpunktmetriken und kann die kontinuierliche Leistung des Modells auf verschiedenen Recall-Niveaus widerspiegeln. Üblicherweise wird sie als Prozentwert oder als Score zwischen 0 und 1 berichtet. Diese Metrik wird in einschlägigen Benchmarks und Publikationen häufig verwendet und kann die Leistung des Modells in dieser Hinsicht wirksam abbilden. Höhere Werte sind besser.