此为用于CCL2021评测总览页面的简要介绍。
任务名称：中文空间语义理解评测
任务简介：
语言交际中存在大量的空间信息，理解这些信息是非常重要的。对文本中空间信息的理解，不仅需要掌握句段中字词的语义，还需要具备一定的常识或世界知识，甚至是超出语言范畴的空间想象等认知能力。因此，考察机器的空间语义理解能力是一项系统性的工作。作为初步尝试，北京大学与复旦大学的研究团队针对中文文本中空间语义的正误判断与归因，提出了本次评测任务。
如果机器具备了空间语义的理解能力，那么它不仅要能够识别常规、正确的空间信息，还应该能够识别异常、错误的空间信息。这些异常包括：跟空间语义理解有关的词语搭配问题、上下文信息冲突问题、与常识冲突的问题等。为了方便进行不同的后续处理，机器在识别异常的同时，也需要能够对异常的原因加以解释。基于上述观点，本次评测设置了三个任务来考察机器对中文空间语义的理解能力，分别是：
- 子任务1，中文空间语义正误判断。
- 子任务2，中文空间语义异常归因合理性判断。
- 子任务3，中文空间语义判断与归因联合任务。
委员会
- 单位：北京大学，复旦大学
- 主席：詹卫东，穗志方（北京大学）；邱锡鹏（复旦大学）
- 委员：孙春晖，唐乾桐，秦梓巍，董青秀，李卓，张洁（北京大学）；李孝男（复旦大学）等
联系方式：[email protected]
总奖金：40000元（华为公司赞助）
报名链接：点我报名
任务网址：https://github.com/2030NLP/SpaCE2021
依托会议：CCL2021