Nlpcc-2019-shared-task

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

• NLPCC-2019评测页面
• 我们的参赛邀请函pdf

苏州大学汉语依存树库（SUCDT）标注情况介绍

• 网址

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：
  • 50维下载
  • 100维下载
  • 300维下载

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。