CCL2022 汉语学习者文本纠错评测 (CLTC 2022)
汉语学习者文本纠错任务（Chinese Learner Text Correction，CLTC）旨在自动检测并修改汉语学习者文本中的标点、拼写、语法、语义等错误，从而获得符合原意的正确句子。
近年来，研究者通过专家标注及众包等形式构建一定规模的训练和测试数据，在语法检查以及语法纠错等不同任务上开展技术评测。 由于汉语学习者文本纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异，因此，汇聚、开发数据集，建立基于多参考答案的评价标准，成为该领域当前需要解决的问题。
我们依托第二十一届中国计算语言学大会（CCL 2022），联合清华大学、苏州大学、东北大学、阿里巴巴达摩院多家单位推出评测任务，整合已有的文本纠错的相关评测数据和任务，发布新的数据集，构建汉语学习者文本纠错任务的基准评测框架，以设置多赛道、统一入口的方式开展比赛任务，同时开发了支持随时、长期进行评测的公共平台，旨在不断改进文本纠错数据及任务，聚焦该研究领域中的前沿问题，充分发挥评测引领技术发展、推进研究进步的作用。
本次评测设计了五个赛道，分别设置中文拼写检查、中文语法错误检测、多维度汉语学习者文本纠错、多参考多来源汉语学习者文本纠错、语法纠错质量评估。 五个赛道共有142支队伍报名，包括清华、北大、中科院、北邮、苏大等高校和科研院所，达观、蜜度、好未来、视源等企业。各赛道的获奖队伍代表在评测研讨会上做了技术报告，相较于基线模型，参赛系统的性能有大幅提升，展现出了汉语学习者文本纠错任务上的现有水平，与会者进行了充分的讨论。
官方网站：https://blcuicall.org/CCL2022-CLTC
高性能GPU计算集群 (BLCU-HPC)
高性能GPU计算集群将以任务调度的形式向信息科学学院全体师生提供高性能计算服务，以保障教学和科研需要，并支持各种语言信息处理特色创新项目的研发，以服务于国家发展战略及学校的人才培养、学科建设等工作。
程序设计与算法课程平台 (BLCU-OJ)
许多计算机相关专业的教师和同学都思考过这个问题。问题的答案是见仁见智的，但不可否认的一点是：提高编程能力离不开动手实践，需要一定程度的练习。 然而，学生的编程实践往往受到很多现实条件的制约：
- 很多算法学完了之后不知道可以用于解决什么问题，难以达到自主学习和训练的目的；
- 做完作业后，经过很长的周期才能得到教师的反馈，甚至很多时候没有反馈；
- 教师的讲解面向课堂全体同学，无法确切得知自己的代码是否有问题；
- ……
为了解决教师和同学们的痛点需求，我们研制了程序设计与算法平台。平台提供了课程、题库、比赛等功能，集教学练为一体，可供教师进行班级管理、作业发放、成绩管理、事件通知等操作，也可供学生自主学习与训练。