为什么NLP大神都在挑战实体链指任务?

2020/12/22 03:35
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实体链指任务一直是知识图谱领域的热门赛事,为NLP方向开发者提供了大展身手的机会。近期,百度飞桨发布10万奖池大赛:“千言:面向中文短文本的实体链指任务”。

本次大赛不仅奖金奖品丰厚,还为各位参赛选手准备了独家重磅资料:

出题组老师赛题详解,往届获奖选手思路点拨,学界最大规模数据集,2个高质量基线等你pick,更有100小时免费GPU算力大放送,祝你冲榜!

Wave Summit+2020深度学习开发者峰会——赛题专场宣讲!

12月20日,Wave Summit+2020深度学习开发者峰会上,出题老师对赛题进行了深度解读。录播视频正在整理中,届时会在讨论群中公布视频链接,敬请期待!

【比赛讨论群】


12月29日,往届获奖选手直播答疑,更有惊喜抽奖环节!

12月29日,锁定飞桨直播间,往届获奖选手将亲授参赛思路,全程为大家答疑解惑。

独家首发,不容错过!还有惊喜抽奖环节,神秘礼包等你来拿!


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  • 百度开源了迄今为止学界最大规模的中文短文本开放数据集DuEL2.0

9万训练集、1万开发集、1万测评集,知识库实体个数达32.4万,SPO数量达282.6万!

  • 数据均来自百度真实业务场景,使用高质量人工标注

实体链指标注准确率及实体类型标注准确率超过95%,知识库实体重复率小于5%

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【比赛报名】


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百度大脑AI Studio为各位参赛选手免费提供100小时Tesla V100算力卡,报名即可在数据下载页获得算力码申请地址。除此之外,每天登录AI Studio运行Notebook项目,当天还可再领10小时GPU算力!本赛题为大家提供了2个基线系统,报名后在即可数据下载页扫码领取:

赛题简介

实体链指,简称 EL(Entity Linking),是NLP领域的基础任务之一。传统的实体链指任务主要针对长文档,可通过分析上下文信息减少实体歧义,进而完成链指。相比之下,针对中文短文本的实体链指存在很大挑战,主要是原因短文本口语化严重,而且上下文语境不丰富,导致实体歧义消解困难。本赛题针对面向短文本的实体链指难题而设立,需要参赛者将给定文本中的实体与给定知识库中对应的实体进行关联,基于特定语境实现上下文联系,从而提升计算机理解文本的准确率。

盛年不重来,一日难再晨!在2020年的最后,愿你勇于接受挑战,再创比赛佳绩!

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