LAS（Labeled Attachment Score）は、自然言語処理分野における統語解析タスクの重要な評価指標です。ラベル付き従属スコアは、弧の頭と従属関係の型の両方が正しいことを要求し、従属統語解析の総合指標です。通常、パーセンテージまたは 0–1 のスコアで報告されます。この指標は関連するベンチマークや論文で広く使用されており、モデルのこの側面でのパフォーマンスを効果的に反映します。数値が高いほど良いです。研究者やエンジニアが統語解析シナリオにおけるモデルの実際の性能差を定量化し、異なる手法やモデルバージョンを横断的に比較するのに役立ちます。