“Nlpcc-2019-shared-task”的版本间的差异
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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) | * [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> | ||
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| + | ** <font color="#FF0000">由于版权保护问题,我们只面向机构、单位等团体开放数据;对于公司,我们仅面向从事句法分析研究的公司开放数据,解释权归我们课题组。</font> | ||
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* <font style="background-color:yellow">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> | * <font style="background-color:yellow">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> | ||
2019年5月13日 (一) 02:22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,如果是公司,必须是公司法人签字)
- 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
- 请用机构的官方邮箱发送协议
- 由于版权保护问题,我们只面向机构、单位等团体开放数据;对于公司,我们仅面向从事句法分析研究的公司开放数据,解释权归我们课题组。
- 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
- 训练集开发集数据 下载
- 无标注数据 下载
- 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:
评价脚本下载
- 评价脚本下载
- 执行命令:python3 evaluate.py gold.conll sys.conll
- 数据集需要为CoNLL格式,与我们提供的数据集格式相同。