Message Understanding Conference Score（MUC）は、自然言語処理分野における照応解決タスクの重要な評価指標です。MUCは共指連鎖間のリンク数に基づいて再現率と適合率を算出し、連鎖内リンクのカバレッジに焦点を当てます。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、モデルの当該次元での性能を効果的に反映します。数値が高いほど優れています。これは、研究者やエンジニアが照応解決シナリオにおけるモデルの実際の性能の差を定量化し、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。