本屆競賽設立了**於真實應用需求的三大任務：機器閱讀理解、多技能對話、多形態資訊抽取。這些都是自然語言處理和人工智慧領域極具挑戰性的重要前沿課題，其研究對於智慧型搜尋、智慧型推薦、智慧型互動等人工智慧應用具有重要意義。此次競賽希望為研究者提供學術交流平台，進一步推動語言理解和人工智慧領域技術研究和應用的發展。
三大任務公升級：聯手「千言」，聚焦實際應用、豐富評測維度
本屆競賽基於「千言」資料集舉辦，「千言」作為中文首個大規模、以開源開放為基礎的資料集共建計畫，匯集了多個來自學界、業界權威研究團隊的多種類、高質量、**真實應用場景的資料集，目前「千言」第一期已涵蓋了7大任務、20餘個中文開源資料集。
與往屆競賽任務僅關注單一資料上的效果不同，本屆競賽基於「千言」，每項任務設定了更加豐富的資料集合和評測維度，期望能夠從準確性、魯棒性和泛化性等多個角度對技術效果進行綜合評價，從而推動技術更好地適應多領域、多場景的產業應用。
機器閱讀理解指讓機器閱讀文字然後回答和閱讀內容相關的問題。自然語言理解對機器學習模型各方面的能力都有極高的要求，當前的機器閱讀理解資料集大多都只採用單一的指標來評測模型的好壞，缺乏對模型語言理解能力的細粒度、多維度評測，導致模型的具體缺陷很難被發現和改進。為了解決這個問題，我們建立了細粒度的、多維度的評測資料集，從詞彙理解、短語理解、語義角色理解、邏輯推理等多個維度檢測模型的不足之處，從而推動閱讀理解評測進入「精細化「時代。該資料集中的樣本均來自於實際的應用場景，難度大，考察點豐富，覆蓋了真實應用中諸多難以解決的問題。
多技能對話指讓機器較好融合各個不同的對話技能，同時考察模型在跨技能場景下的通用性。真實世界的人機互動會同時涉及到多種對話技能，如何自然地融合多技能對話是乙個重要的挑戰。因此本次競賽集中於多技能對話這一任務，在往年資料集基礎上豐富了技能種類，覆蓋了知識對話、推薦對話、畫像聊天、閒聊等多種技能。該任務下的對話資料覆蓋的對話技能多樣、領域多樣，很多對話互動場景**於真實的實際應用。
多形態資訊抽取指讓機器從自然語言文字中抽取實體、關係、事件等多形態知識，旨在使機器具備從海量非結構化文字資訊中自動抽取結構化知識的能力。目前大多數相關研究工作僅關注單一型別資訊的抽取效果，缺乏在不同型別資訊抽取任務上的統一評價。因此本次競賽設立了多形態抽取資訊任務，希望從不同維度對結構化知識抽取效果進行綜合評價。競賽還將對外發布業界最大規模的中文多形態資訊抽取資料集，囊括實體、關係、事件等不同形態的結構化知識抽取，同時涵蓋句子和篇章兩種粒度的自然語言文字。此次競賽希望通過開放的大規模中文資料集，助力資訊抽取技術的進一步發展。
誠邀學術界和工業界的研究者和開發者參加本次競賽！
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