新手分
55/100
适合已有中文 NLP 和任务型对话处理经验、想做槽值共指消解的参赛者。你需要能处理按词切分的多轮对话，并理解说话者、命名实体和成分句法等结构化输入及全局 span 索引。
以下内容来自比赛官方页面。
RiSAWOZ Chinese multi-domain task-oriented dialogue dataset in JSONLines format.
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
中文自然语言处理
共指消解建模
任务型对话数据处理
JSON Lines 读写
span 索引标注
PyTorch 或飞桨
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
核心难点是跨多轮对话追踪同一槽值的不同指称，并在多个候选实体间正确建立 cluster；这要求同时处理远距离上下文和多槽值指称。提交也需将预测结果整理为单个 UTF-8 JSON 文件中的 span-index cluster，并附完整代码与系统报告。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。