BioASQ Participants Area

Task 9b: Test Results of Phase A

* The "-" replace the scores of systems that didn't submit the corresponding annotations. *
The test results are presented in separate tables for each type of annotation. They are sorted based on the scores of MAP. The "System Description" of each system is used.
The evaluation measures that are used are presented here .

Test batch 1

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	0.2657	0.4722	0.2615	0.4352	0.0452
AUEB-System2	0.2537	0.4646	0.2519	0.4461	0.0423
AUEB-System3	0.2647	0.4713	0.2605	0.4372	0.0453
bio-answerfinder	0.4468	0.3782	0.3486	0.3607	0.0185
bioinfo-0	0.2230	0.4188	0.2232	0.3781	0.0172
bioinfo-1	0.2250	0.4331	0.2270	0.3891	0.0196
pa-1	0.2347	0.4368	0.2349	0.4194	0.0264
pa-2	0.2407	0.4417	0.2402	0.4261	0.0289
RYGH-1	0.2910	0.4969	0.2828	0.4764	0.0529
RYGH	0.2860	0.4975	0.2797	0.4561	0.0474
RYGH-4	0.2740	0.4944	0.2728	0.4372	0.0455
RYGH-5	0.2700	0.4859	0.2683	0.4292	0.0440
bioinfo-2	0.2380	0.4729	0.2429	0.4405	0.0366
RYGH-3	0.2490	0.4605	0.2507	0.4017	0.0371
bioinfo-3	0.2380	0.4629	0.2418	0.4403	0.0363
bioinfo-4	0.2500	0.4636	0.2499	0.4426	0.0315

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	0.2187	0.2197	0.1746	0.3712	0.0199
AUEB-System2	0.2142	0.2000	0.1645	0.3823	0.0185
AUEB-System3	0.2200	0.2140	0.1743	0.3649	0.0199
bio-answerfinder	0.2901	0.2636	0.2258	0.6476	0.0111
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
pa-1	0.2569	0.2547	0.2227	0.9789	0.0103
pa-2	0.2576	0.2554	0.2234	0.9791	0.0112
RYGH-1	0.2897	0.2617	0.2236	0.3979	0.0218
RYGH	0.2867	0.2584	0.2202	0.3910	0.0218
RYGH-4	0.2779	0.2665	0.2183	0.4103	0.0246
RYGH-5	0.2846	0.2789	0.2271	0.4150	0.0256
bioinfo-2	-	-	-	-	-
RYGH-3	0.2716	0.2581	0.2140	0.4045	0.0240
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-

Test batch 2

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	0.2610	0.5298	0.2659	0.4497	0.0642
AUEB-System2	0.2600	0.5268	0.2660	0.4514	0.0580
AUEB-System3	0.2610	0.5307	0.2660	0.4528	0.0645
Olive-DocFetchV1	0.1790	0.3881	0.1872	0.3099	0.0175
Olive-DocFetchV2	0.2500	0.3317	0.2120	0.2790	0.0096
OliveSentSim1	0.1110	0.2386	0.1092	0.1052	0.0022
OliveSentSim2	0.1430	0.3119	0.1466	0.2084	0.0076
OliveAnsScore1	0.1360	0.2697	0.1351	0.1387	0.0042
OliveAnsScore2	0.1570	0.3331	0.1597	0.1996	0.0086
bio-answerfinder	0.4319	0.4531	0.3797	0.4250	0.0280
bioinfo-0	0.2370	0.5618	0.2519	0.4316	0.0795
bioinfo-1	0.2340	0.5412	0.2471	0.4459	0.0721
bioinfo-2	0.2480	0.5238	0.2495	0.4709	0.0620
Deep ML methods for	0.2314	0.4514	0.2312	0.3753	0.0305
MindLab QA System	0.2314	0.4514	0.2312	0.3753	0.0305
pa-1	0.2850	0.5304	0.2814	0.4947	0.0641
pa-2	0.2860	0.5338	0.2829	0.4892	0.0635
MindLab QA System ++	0.2314	0.4514	0.2312	0.3753	0.0305
pa-3	0.2740	0.5190	0.2710	0.4750	0.0592
pa-4	0.2780	0.5265	0.2756	0.4824	0.0605
MindLab QA Reloaded	0.2314	0.4514	0.2312	0.3753	0.0305
MindLab Red Lions++	0.2314	0.4514	0.2312	0.3753	0.0305
RYGH-1	0.3020	0.6038	0.2973	0.5263	0.1250
RYGH-5	0.3050	0.5994	0.3005	0.5423	0.1194
RYGH-4	0.3080	0.6094	0.3031	0.5350	0.1283
bioinfo-3	0.2460	0.5112	0.2450	0.4755	0.0521
bioinfo-4	0.2580	0.5587	0.2649	0.4913	0.0852
RYGH-3	0.2990	0.5802	0.2926	0.5138	0.0940
RYGH	0.2980	0.5903	0.2933	0.5240	0.1141
pa-5	0.3608	0.5295	0.3479	0.4973	0.0479

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	0.2071	0.2251	0.1658	0.3777	0.0163
AUEB-System2	0.1948	0.2052	0.1553	0.3418	0.0118
AUEB-System3	0.2041	0.2222	0.1688	0.3761	0.0188
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	0.3011	0.2769	0.2318	0.6272	0.0168
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
Deep ML methods for	0.1588	0.1701	0.1303	0.1915	0.0028
MindLab QA System	0.1573	0.1672	0.1271	0.1883	0.0029
pa-1	0.2292	0.2667	0.2012	0.9002	0.0119
pa-2	0.2279	0.2455	0.1966	0.8729	0.0089
MindLab QA System ++	0.1309	0.0935	0.0891	0.1582	0.0006
pa-3	0.2390	0.2759	0.2123	0.9492	0.0160
pa-4	0.2421	0.2781	0.2144	0.9473	0.0159
MindLab QA Reloaded	0.1309	0.0935	0.0891	0.1582	0.0006
MindLab Red Lions++	0.1604	0.1737	0.1295	0.1912	0.0033
RYGH-1	0.3090	0.3726	0.2521	0.5677	0.0678
RYGH-5	0.3092	0.3642	0.2525	0.5403	0.0604
RYGH-4	0.3132	0.3766	0.2574	0.5626	0.0685
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
RYGH-3	0.3078	0.3481	0.2482	0.5506	0.0462
RYGH	0.3141	0.3730	0.2533	0.5333	0.0651
pa-5	0.2357	0.2571	0.2062	0.8779	0.0102

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
Deep ML methods for	-	-	-	-	-
MindLab QA System	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
MindLab QA System ++	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
MindLab QA Reloaded	-	-	-	-	-
MindLab Red Lions++	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
pa-5	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
Deep ML methods for	-	-	-	-	-
MindLab QA System	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
MindLab QA System ++	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
MindLab QA Reloaded	-	-	-	-	-
MindLab Red Lions++	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
pa-5	-	-	-	-	-

Test batch 3

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	0.2347	0.5229	0.2467	0.4477	0.0485
AUEB-System2	0.2306	0.5185	0.2426	0.4401	0.0407
AUEB-System3	0.2368	0.5238	0.2479	0.4506	0.0491
bio-answerfinder	0.4169	0.4611	0.3718	0.4163	0.0235
Olive-DocFetchV1	0.2031	0.4715	0.2156	0.3877	0.0283
Olive-DocFetchV2	0.2742	0.3781	0.2364	0.3426	0.0142
Olive-DocFetchV3	0.1849	0.4619	0.1997	0.3938	0.0203
OliveAnsScore1	0.1010	0.2063	0.1008	0.1208	0.0012
OliveSentSim1	0.1062	0.1925	0.1021	0.0834	0.0012
OliveSentSim2	0.1062	0.2068	0.1051	0.1469	0.0019
OliveAnsScore2	0.1186	0.2840	0.1263	0.1789	0.0031
bioinfo-0	0.2278	0.4986	0.2373	0.4332	0.0332
bioinfo-1	0.2309	0.5042	0.2420	0.4392	0.0337
bioinfo-2	0.2577	0.5340	0.2663	0.4717	0.0597
bioinfo-3	0.2588	0.5347	0.2666	0.4900	0.0607
bioinfo-4	0.2649	0.5347	0.2682	0.4912	0.0504
pa-1	0.2505	0.5206	0.2547	0.4935	0.0403
pa-2	0.2464	0.5259	0.2518	0.4891	0.0400
pa-3	0.2505	0.5124	0.2538	0.4741	0.0382
pa-4	0.2423	0.5153	0.2479	0.4673	0.0408
Deep ML methods for	0.2085	0.4430	0.2153	0.3624	0.0253
MindLab QA System	0.2085	0.4430	0.2153	0.3624	0.0253
MindLab QA System ++	0.2085	0.4430	0.2153	0.3624	0.0253
MindLab QA Reloaded	0.2085	0.4430	0.2153	0.3624	0.0253
RYGH-1	0.2876	0.5746	0.2902	0.5265	0.0733
RYGH-3	0.2876	0.5737	0.2895	0.5271	0.0678
RYGH-4	0.2948	0.5762	0.2942	0.5273	0.0738
RYGH-5	0.2856	0.5635	0.2870	0.5241	0.0615
RYGH	0.2918	0.5803	0.2943	0.5267	0.0737

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	0.1940	0.2247	0.1668	0.3734	0.0236
AUEB-System2	0.1780	0.1861	0.1461	0.3217	0.0121
AUEB-System3	0.1995	0.2212	0.1689	0.3473	0.0225
bio-answerfinder	0.2930	0.3264	0.2614	0.6840	0.0217
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
pa-1	0.2423	0.3025	0.2391	0.9200	0.0114
pa-2	0.2383	0.2947	0.2352	0.9022	0.0092
pa-3	0.2308	0.2830	0.2226	0.8669	0.0081
pa-4	0.2321	0.2774	0.2217	0.8528	0.0072
Deep ML methods for	0.1413	0.1490	0.1237	0.1390	0.0018
MindLab QA System	0.1024	0.0785	0.0738	0.0675	0.0004
MindLab QA System ++	0.1024	0.0785	0.0738	0.0675	0.0004
MindLab QA Reloaded	0.1413	0.1490	0.1237	0.1390	0.0018
RYGH-1	0.3175	0.3629	0.2772	0.5646	0.0465
RYGH-3	0.3141	0.3557	0.2739	0.5498	0.0386
RYGH-4	0.3230	0.3566	0.2799	0.5347	0.0390
RYGH-5	0.3132	0.3467	0.2738	0.5186	0.0375
RYGH	0.3174	0.3712	0.2788	0.5606	0.0562

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
Deep ML methods for	-	-	-	-	-
MindLab QA System	-	-	-	-	-
MindLab QA System ++	-	-	-	-	-
MindLab QA Reloaded	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
Deep ML methods for	-	-	-	-	-
MindLab QA System	-	-	-	-	-
MindLab QA System ++	-	-	-	-	-
MindLab QA Reloaded	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-

Test batch 4

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	0.2190	0.4657	0.2322	0.4141	0.0257
Olive-DocFetchV2	0.3020	0.4022	0.2634	0.3681	0.0161
Olive-DocFetchV3	0.1980	0.4645	0.2153	0.4011	0.0308
AUEB-System1	0.2500	0.5271	0.2708	0.4453	0.0408
AUEB-System2	0.2460	0.5188	0.2661	0.4486	0.0411
AUEB-System3	0.2510	0.5277	0.2716	0.4444	0.0408
bio-answerfinder	0.4179	0.4090	0.3534	0.3841	0.0208
bio-answerfinder-2	0.3972	0.4152	0.3549	0.3936	0.0214
pa-1	0.2670	0.4877	0.2720	0.4776	0.0414
pa-2	0.2710	0.4871	0.2743	0.4751	0.0377
pa-3	0.2643	0.4989	0.2729	0.4665	0.0444
pa-4	0.2683	0.5039	0.2768	0.4649	0.0445
bioinfo-0	0.2420	0.5113	0.2540	0.4601	0.0341
bioinfo-1	0.2430	0.5056	0.2550	0.4556	0.0305
OliveAnsScore1	0.1630	0.3392	0.1718	0.1932	0.0066
OliveAnsScore2	0.1810	0.3922	0.1951	0.2512	0.0110
OliveSentSim1	0.1140	0.2010	0.1143	0.0799	0.0013
OliveSentSim2	0.1500	0.3096	0.1548	0.2083	0.0061
RYGH-1	0.2650	0.5386	0.2732	0.4966	0.0479
RYGH-3	0.2680	0.5458	0.2784	0.5222	0.0599
RYGH-4	0.2610	0.5323	0.2682	0.5106	0.0533
RYGH-5	0.2690	0.5434	0.2783	0.5154	0.0547
RYGH	0.2630	0.5347	0.2700	0.5113	0.0528
bioinfo-2	0.2610	0.5325	0.2710	0.5127	0.0463
bioinfo-3	0.2590	0.5439	0.2717	0.5015	0.0458
bioinfo-4	0.2590	0.5439	0.2717	0.5015	0.0458
pa-5	0.3736	0.5220	0.3687	0.5156	0.0439

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
AUEB-System1	0.1994	0.2213	0.1648	0.3607	0.0132
AUEB-System2	0.1847	0.2092	0.1477	0.3626	0.0136
AUEB-System3	0.2020	0.2236	0.1644	0.3426	0.0144
bio-answerfinder	0.2602	0.2639	0.2185	0.7283	0.0080
bio-answerfinder-2	0.2675	0.2667	0.2227	0.7247	0.0108
pa-1	0.2306	0.2770	0.2018	0.8857	0.0135
pa-2	0.2305	0.2739	0.2009	0.8711	0.0116
pa-3	0.2302	0.2733	0.2050	0.8640	0.0135
pa-4	0.2331	0.2736	0.2056	0.8639	0.0132
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	0.1985	0.2183	0.1568	0.3310	0.0124
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
RYGH-1	0.2908	0.3554	0.2564	0.5890	0.0338
RYGH-3	0.2950	0.3505	0.2576	0.5623	0.0380
RYGH-4	0.2922	0.3511	0.2547	0.5699	0.0300
RYGH-5	0.2982	0.3521	0.2598	0.5673	0.0361
RYGH	0.2897	0.3493	0.2529	0.5689	0.0324
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	0.2466	0.2713	0.2017	0.4385	0.0199
bioinfo-4	0.2166	0.2450	0.1884	0.5973	0.0100
pa-5	0.2622	0.3136	0.2338	0.9989	0.0170

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bio-answerfinder-2	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
pa-5	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bio-answerfinder-2	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
pa-5	-	-	-	-	-

Test batch 5

Documents

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	0.2313	0.4500	0.2328	0.3965	0.0405
Olive-DocFetchV2	0.2313	0.4500	0.2328	0.3965	0.0405
Olive-DocFetchV3	0.2008	0.4229	0.2066	0.3710	0.0215
AUEB-System1	0.2803	0.4740	0.2743	0.4318	0.0380
AUEB-System2	0.2763	0.4755	0.2723	0.4340	0.0422
AUEB-System3	0.2723	0.4702	0.2680	0.4147	0.0382
AUEB-System4	0.2633	0.4546	0.2597	0.4171	0.0381
AUEB-System5	0.2733	0.4716	0.2692	0.4240	0.0390
OliveAnsScore1	0.1810	0.2978	0.1677	0.1657	0.0069
OliveAnsScore2	0.2060	0.3861	0.2009	0.2408	0.0154
OliveSentSim1	0.1380	0.2190	0.1270	0.0975	0.0020
OliveSentSim2	0.1720	0.3111	0.1665	0.2219	0.0077
bio-answerfinder	0.4295	0.3890	0.3635	0.3670	0.0157
bio-answerfinder-2	0.3969	0.3750	0.3315	0.3415	0.0151
bioinfo-0	0.2460	0.4617	0.2392	0.3964	0.0429
bioinfo-1	0.2450	0.4610	0.2384	0.3995	0.0480
pa-1	0.2483	0.4559	0.2428	0.4597	0.0490
pa-2	0.2433	0.4521	0.2378	0.4517	0.0368
pa-3	0.2483	0.4559	0.2428	0.4383	0.0484
pa-4	0.2433	0.4521	0.2378	0.4310	0.0359
RYGH-1	0.3095	0.5367	0.2968	0.5038	0.0820
RYGH	0.3175	0.5435	0.3031	0.5083	0.0989
RYGH-3	0.3095	0.5352	0.2954	0.5017	0.0758
RYGH-4	0.3208	0.5429	0.3052	0.5175	0.0856
RYGH-5	0.3075	0.5331	0.2936	0.4946	0.0730
bioinfo-2	0.2770	0.5294	0.2742	0.4701	0.0796
bioinfo-4	0.2610	0.4862	0.2554	0.4480	0.0532
bioinfo-3	0.2690	0.5069	0.2645	0.4529	0.0603

Snippets

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
AUEB-System1	0.2216	0.2236	0.1743	0.3536	0.0136
AUEB-System2	0.2102	0.1838	0.1508	0.3189	0.0075
AUEB-System3	0.2131	0.2160	0.1679	0.3496	0.0107
AUEB-System4	0.2036	0.1711	0.1430	0.3110	0.0053
AUEB-System5	0.2188	0.2206	0.1690	0.3261	0.0142
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	0.2929	0.2946	0.2386	0.5821	0.0153
bio-answerfinder-2	0.2816	0.2689	0.2184	0.4775	0.0127
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	0.2168	0.2325	0.1889	0.7126	0.0040
pa-1	0.2098	0.2743	0.1971	0.7795	0.0118
pa-2	0.2015	0.2705	0.1919	0.7653	0.0091
pa-3	0.1902	0.2477	0.1822	0.6835	0.0086
pa-4	0.1848	0.2432	0.1775	0.6691	0.0060
RYGH-1	0.3183	0.3535	0.2565	0.5272	0.0670
RYGH	0.3124	0.3484	0.2514	0.5074	0.0681
RYGH-3	0.3126	0.3530	0.2535	0.5271	0.0625
RYGH-4	0.3134	0.3517	0.2532	0.5123	0.0610
RYGH-5	0.3094	0.3576	0.2551	0.5336	0.0632
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-4	0.2401	0.2285	0.1910	0.5632	0.0046
bioinfo-3	0.2411	0.2541	0.2077	0.7441	0.0105

Concepts

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
AUEB-System4	-	-	-	-	-
AUEB-System5	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bio-answerfinder-2	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-

RDF Triples

System	Mean precision	Recall	F-Measure	MAP	GMAP
Olive-DocFetchV1	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV2	-	-	-	-	-
Olive-DocFetchV3	-	-	-	-	-
AUEB-System1	-	-	-	-	-
AUEB-System2	-	-	-	-	-
AUEB-System3	-	-	-	-	-
AUEB-System4	-	-	-	-	-
AUEB-System5	-	-	-	-	-
OliveAnsScore1	-	-	-	-	-
OliveAnsScore2	-	-	-	-	-
OliveSentSim1	-	-	-	-	-
OliveSentSim2	-	-	-	-	-
bio-answerfinder	-	-	-	-	-
bio-answerfinder-2	-	-	-	-	-
bioinfo-0	-	-	-	-	-
bioinfo-1	-	-	-	-	-
pa-1	-	-	-	-	-
pa-2	-	-	-	-	-
pa-3	-	-	-	-	-
pa-4	-	-	-	-	-
RYGH-1	-	-	-	-	-
RYGH	-	-	-	-	-
RYGH-3	-	-	-	-	-
RYGH-4	-	-	-	-	-
RYGH-5	-	-	-	-	-
bioinfo-2	-	-	-	-	-
bioinfo-4	-	-	-	-	-
bioinfo-3	-	-	-	-	-