トークンレベル F1（Token-level F1 Score）は、自然言語処理分野における質問応答タスクの重要な評価指標です。トークンレベル F1 は、トークンの重複に基づいて回答の精度（Precision）と再現率（Recall）の調和平均を計算し、部分一致を許容するため、より寛容な指標です。通常は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。数値が高いほど良好です。研究者やエンジニアが質問応答シナリオにおけるモデルの実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。