2021语言与智能技术竞赛报名通道已经开启，此次赛事将提供真实应用场景的数据集和富有挑战性的任务设定，感兴趣的小伙伴可以来报名参加，获胜团队将获得30万RMB奖金。
任务一：机器阅读理解
让机器阅读文本然后回答和阅读内容相关的问题。给定一个问题q，一段篇章p及其标题t，参赛系统需要根据篇章内容，判断该篇章p中是否包含给定问题的答案，如果是，则给出该问题的答案a；否则输出“无答案”。
本次评测的阅读理解数据集旨在通过建立细粒度的评测体系，系统性地评估当前模型能力的不足之处。数据集评测体系中涉及到的自然语言理解能力包含：词汇理解、短语理解、语义角色理解以及推理能力等等。具体的分类可参考下图。
赛程安排：
赛事连接：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/66?isFromLuge=true
任务二：多技能对话
让机器较好融合各个不同的对话技能，同时考察模型在跨技能场景下的通用性。
本次测评分为3个子任务，参赛队所构建的对话系统需要同时具备解决这3个子任务的能力：
子任务1：知识对话
输入：对话目标g(部分数据集没有)、知识信息M、对话历史H(u_1, u_2, …, u_t-1)
输出：符合对话历史和对话目标，且自然流畅、信息丰富的机器回复u_t。
子任务2：推荐对话
输入：第一个对话目标g_1、最后两个对话目标g_L-1和g_L、知识信息M、用户Profile (画像)P、对话场景S、对话历史H(u_1, u_2, …, u_t-1)
输出：符合对话历史和对话目标序列，且自然流畅、信息丰富的机器回复u_t。
子任务3：画像对话
输入：机器画像信息，对话历史H(u_1, u_2, …, u_t-1)
输出：符合对话历史和画像信息，且自然流畅、信息丰富的机器回复u_t。
赛程安排：
赛事连接：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/67?isFromLuge=true
任务三：多形态信息抽取
让机器从自然语言文本中抽取实体、关系、事件等多形态知识，旨在使机器具备从海量非结构化文本信息中自动抽取结构化知识的能力。
本次竞赛设立两种不同形态的信息抽取任务，包括一个关系抽取任务和两个事件抽取任务：
关系抽取：对于给定的自然语言句子，根据预先定义的schema集合，抽取出所有满足schema约束的SPO三元组。
句子级事件抽取：对于给定的自然语言句子，根据预先指定的事件类型和论元角色，识别句子中所有目标事件类型的事件，并根据相应的论元角色集合抽取事件所对应的论元。其中目标事件类型 (event_type) 和论元角色 (role) 限定了抽取的范围。
篇章级事件抽取：该任务也是事件抽取任务，其任务形式与前一任务基本相同。但与前一任务不同的是，该任务将输入的待抽取文本片段从句子级升级为篇章级，同时将待抽取的事件类型限定为金融领域。
赛程安排：
赛事连接：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/65?isFromLuge=true