“Nlpcc-2019-shared-task”的版本间的差异
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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> | * <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 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
- 请注意：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：