为保护用户隐私并保证比赛的公平公正，所有原始文本信息都被编码成单字ID序列和词语ID序列。单字包含单个汉字、英文字母、标点及空格等；词语包含切词后的中文词语、英文单词、标点及空格等。单字ID和词语ID存在于两个不同的命名空间，即词语中的单字词或者标点，和单字中的相同字符及相同标点不一定有同一个ID。其中，单字序列以L开头，词语序列以W开头。
char_embed.txt和word_embed.txt分别是单字级别的300维的embedding向量及词语级别的300维的embedding向量，均由google word2vec训练得到。 每个文件的第一列分别表示单字的ID和词语的ID，其余的300列记录对应的字向量和词向量。
question.csv中包含了训练集和测试集中所出现的所有问题，以及他们对应的单字序列和词语序列；整个文件包含3列，分别是问题的唯一编号（qid，以Q开头），对应的词语序列（chars）和单字序列（words）。
训练数据： train.csv文件包含3列，分别是标签（label，表示问题1和问题2是否表示相同的意思，1表示相同，0表示不同），问题1的编号（q1）和问题2的编号（q2）。本文件中出现的所有问题编号均在question.csv中出现过。
比赛要求参赛选手预测测试数据中的每一对问题是否是同一个意思。
测试数据： test.csv用来打分并决定最后的比赛排名。文件包含2列，问题1编号（q1）和问题2编号（q2）。本文件中出现的所有问题编号均在question.txt中出现过。
参赛团队需要基于训练集数据构建预测模型，使用模型计算测试集的评分，本次比赛的评价标准为logloss，logloss分数越低越好。
示例代码（python）： from sklearn.metrics import log_loss logloss = log_loss(y_true, y_pre, eps=1e-15)