“Nlpcc-2019-shared-task”的版本间的差异

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* [http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/nlpcc2019-shared-task/sucdt-share-2019.4.3.v2.doc 标注数据使用协议下载]
 
* [http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/nlpcc2019-shared-task/sucdt-share-2019.4.3.v2.doc 标注数据使用协议下载]
 
* [http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/nlpcc2019-shared-task/alibaba-unlabeled-data-share-2019.4.4.doc 无标注数据使用协议下载]
 
* [http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/nlpcc2019-shared-task/alibaba-unlabeled-data-share-2019.4.4.doc 无标注数据使用协议下载]
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* 请仔细阅读两个协议，并根据要求签署两个协议，然后统一发邮件给彭雪同学
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* <font style="background-color:yellow">请仔细阅读两个协议，并根据要求签署两个协议，然后统一发邮件给彭雪同学</font>
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* 同时您还需要将[http://tcci.ccf.org.cn/conference/2019/dldoc/SharedTaskRegistrationForm.docx NLPCC评测报名表]发送给NLPCC评测组织方，也请同时发给彭雪同学。
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* <font style="background-color:yellow">同时您还需要将[http://tcci.ccf.org.cn/conference/2019/dldoc/SharedTaskRegistrationForm.docx NLPCC评测报名表]发送给NLPCC评测组织方，也请同时发给彭雪同学。</font>
  
 
== 评测数据下载 ==
 
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2019年4月6日 (六) 11:02的版本

News （最新消息）

  • 2019.4.6：我们计划建立微信群或其他方法，方便大家讨论和提出各种问题。

NLPCC-2019依存句法分析领域移植评测

苏州大学汉语依存树库（SUCDT）标注情况介绍

数据使用协议

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  • 数据说明Readme
  • 训练集/开发集/无标注数据
    • 下载链接
    • 解压密码，我们收到数据使用协议后回复邮件告知
  • 测试集数据
    • 5月15日我们将在此发布测试数据（无答案）
  • 预训练词向量下载：我们分别提供了50维、100维、300维的预训练词向量：
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