“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](团队负责人签字)
 
* [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](团队负责人签字)
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* [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](机构、学院、学校或公司盖章)
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* [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] (机构、学院、学校或公司盖章)
 
* <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>
 
* <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>
 
** <font color="#FF0000">由于版权保护问题,我们只面向机构、单位、公司等团体开放数据。</font>
 
** <font color="#FF0000">由于版权保护问题,我们只面向机构、单位、公司等团体开放数据。</font>

2019年4月8日 (一) 02:01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

  • 标注数据使用协议下载(团队负责人签字)
  • 无标注数据使用协议下载 (机构、学院、学校或公司盖章)
  • 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
    • 由于版权保护问题,我们只面向机构、单位、公司等团体开放数据。
    • 如果您不需要无标注数据,那么只需要签署标注数据使用协议。
  • 您还需要将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。

评测数据下载

  • 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: