【测试集数据】CCKS2022评测任务 “开放知识图谱问答” 测试集数据已发布！

图谱学苑 2022-07-28

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CCKS2022评测

任务四：

开放知识图谱问答

测试集数据目前已经发布

请通过下列链接获取数据：

https://www.biendata.xyz/competition/ccks2020_ckbqa/

（也可点击阅读原文）

欢迎大家踊跃报名参赛

任务四：开放知识图谱问答

任务描述：

在互联网软硬件相关技术飞速发展的今天，人们每天接触与制造的数据量日益上升，理解与应用这些数据所需的成本也随之增加。因此，如何高效而准确地处理海量异质数据成为了一个亟待解决的问题。知识图谱以结构化的“知识”来存储与表示海量数据，作为承载底层海量知识并支持上层智能应用的重要载体，它在智能时代中扮演了极其重要的角色。

然而，由于知识图谱高度结构化的特点，我们常常需要构建结构化查询语句（SPARQL等）来查找相关知识，这为普通用户使用知识图谱造成了不便。因此，在知识图谱上进行自然语言问答（KBQA）近年来成为了前者的热门应用之一。在学界，semantic parsing、IR等创新性方法与框架百花齐放；在业界，智能音箱、语音助手、智能问诊等应用也极大地拓宽了知识图谱自然语言问答的应用场景，进一步加强了对高效、准确、易用、安全、可解释的KBQA系统的需求。

面对这一需求，我们提出了开放领域中的中文知识图谱问答这一评测任务，期待参赛者们可以提出创新性的KBQA系统，同时处理“专而深”的特定领域和“广而浅”的开放领域知识图谱，对用户提出的复杂多样的自然语言问题给出准确答案。同时，我们更希望此次评测可以为KBQA的下一步研究和落地提供一些理论及实践层面的启发。

本次评测依托biendata平台，届时任务使用的训练与测试数据会在其上发布，任务的测试与打榜同样在其上进行。平台方目前在积极准备中，近期相关比赛将在平台上线。

评测奖励：

第一名：10000元

第二名：5000元

第三名：2500元

技术创新奖：2500元

同时排名前三队伍将获授精美参赛奖牌、证书

任务组织者：

邹磊（北京大学王选计算机研究所）

zoulei@pku.edu.cn

林殷年（北京大学王选计算机研究所）

linyinnian@pku.edu.cn

张旻昊（北京大学王选计算机研究所）

zhangminhao@pku.edu.cn

张若禹（北京大学王选计算机研究所）

ry_zhang@pku.edu.cn

报名链接：

大数据

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