基于文心NLP大模型的阅读理解可解释评测

Who this competition fits

适合已有中文机器阅读理解经验、能使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练端到端模型的个人参赛者。尤其适合希望学习模型可解释性，并能处理答案抽取与 token 级证据输出的人。

What this competition gives you

There is a baseline you can run as-is — starting from it is usually far faster than building from scratch.

• BaselineForkable PaddlePaddle baseline notebook for rapid leaderboard entry.
• TutorialInstructor-led video course for the competition.
• DataEvaluation dataset with 4,366 examples, rationales, and perturbations.
• Reference paperPaper describing the interpretability evaluation dataset.

From registration to a first submission

1. 01

   PaddlePaddle 2.0+

2. 02

   机器阅读理解

3. 03

   中文文本分词与 token 对齐

4. 04

   证据抽取（rationale）

5. 05

   TrustAI 解释方法

6. 06

   TSV/ZIP 提交文件生成

Before you commit: 难点不只是答对阅读理解答案，还要从给定的 sent_token 中按重要度顺序输出支持答案的 token id 序列；证据既要贴近人工标注，也要在扰动样本下保持一致。提交还必须同时满足指定的三列文本格式和 ZIP 文件命名要求。