CONLL-2016 Shared Task är den andra upplagan av CoNLL-2015 Shared Task, nu på Flerspråkig Shallow discussion tolkning. I likhet med uppgiften 2015 är målet med den gemensamma uppgiften att identifiera individuella diskursrelationer som finns i naturlig språktext. Med tanke på en naturlig språktext uppmanas deltagande team att lokalisera diskursen bindväv (explicit eller implicit) och deras argument samt förutsäga känslan av diskursen bindväv. Baserat på framgången med föregående år, fortsatte vi att be deltagarna att distribuera sina system på TIRA, en webbaserad plattform där deltagarna kan köra sina system på testdata för utvärdering. Denna utvärderingsmetod bevarar integriteten i den gemensamma uppgiften. Vi har också gjort några ändringar och tillägg i 2016 års gemensamma uppgift baserat på återkopplingen från 2015. Den första är att lag kan välja att utföra uppgiften på kinesiska texter, eller engelska texter, eller båda. Vi har också låtit deltagarna fokusera på delar av den gemensamma uppgiften (snarare än hela saken) eftersom ett typiskt system kräver stora insatser. Slutligen har vi modifierat målskytten så att den kan rapportera resultat baserade på partiella matchningar av argumenten. 23 lag deltog i årets gemensamma uppgift med hjälp av en mängd olika tillvägagångssätt. I detta översiktsdokument presenterar vi uppgiftsdefinitionen, utbildningen och testuppsättningarna samt utvärderingsprotokollet och mätmetoden som används under denna gemensamma uppgift. Vi sammanfattar också de olika tillvägagångssätt som de deltagande grupperna har valt och presenterar utvärderingsresultaten. Utvärderingsdatamängderna och målskytten kommer att fungera som ett riktmärke för framtida forskning om grund diskursens tolkning.
I det stängda spåret av CoNLL 2016 Shared Task REF, arrangörerna tillät deltagarna att använda en begränsad uppsättning språkliga resurser: Brown Clusters, VerbNet, en känsla lexicon och en off-the-shelf word2vek modell.
CoNLL 2016 Shared Task on Multilingual Shallow Discourse Parsing
{'venue': 'CoNLL Shared Task', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}