PNL chino
Tareas compartidas, conjuntos de datos y resultados de vanguardia para el procesamiento de lenguaje natural chino (PNL)
Tabla de tareas
- Resolución de referencia
- Análisis de la circunscripción
- Gestión del estado del diálogo
- Clasificación de emociones
- Enlace de entidad
- Etiquetado de entidad
- Modelado de idiomas
- Traducción automática
- Aprendizaje de varias tareas
- Etiquetado de parte de voz (POS)
- Respuesta de preguntas
- Extracción de relación
- Análisis de sentimientos
- Conversión simplificada/tradicional
- Corrección de hechizos
- Resumen de texto
- Clasificación de temas
- Transcripción
- Incrustación de palabras
- Segmentación de palabras
Además de la PNL china
Para rastrear más progreso en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) en inglés y otros idiomas, puede verificar el progreso de NLP, que incluye los conjuntos de datos y el estado de arte actual para las tareas de PNL más comunes.
¡Qué hay de nuevo!
Tenemos una nueva tarea compartida en el WMT de este año titulada "Triangular MT: Usar inglés para mejorar la traducción automática rusa a china". Le recomendamos que participe en esta tarea compartida.
Más detalles de la tarea compartida están presentes en http://www.statmt.org/wmt21/triangular-mt-task.html
Pase el puntero a cualquiera de sus colegas y amigos que puedan estar interesados en participar.
Fechas importantes
- 5 de abril de 2021: Lanzamiento de recursos de capacitación y desarrollo
- 5 de abril de 2021: lanzamiento del sistema de referencia
- 12 de julio de 2021: liberación de datos de prueba
- 19 de julio de 2021: presentaciones oficiales por subida web
- 20 de julio de 2021: lanzamiento de los resultados oficiales
- 5 de agosto de 2021: Descripción del sistema Documento debido
- 5 de septiembre de 2021: Revise los comentarios
- 15 de septiembre de 2021: papeles listos para la cámara adeudados
- 10-11 de noviembre, 2021: Taller
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Contacto
¿Sugerencias? ¿Cambios? Envíe un correo electrónico a [email protected]
Nota
Este proyecto es iniciado y mantenido activamente por el equipo de Didi NLP bajo Didi AI Labs.
