<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Dear all,<br>
    <br>
    The QALD-2 Open Challenge on Question Answering over Linked Data is
    on! <br>
    <br>
    Question answering systems of all kinds are invited to participate
    in the shared task of processing natural language queries and
    retrieving relevant answers from a given RDF dataset, thereby
    providing an in-depth view of the strength, capabilities and current
    short-comings of existing systems. <br>
    <br>
    We provide two datasets: DBpedia 3.7 and MusicBrainz, which can
    either be downloaded or accessed via a SPARQL endpoint. In addition,
    we provide 100 training questions for each dataset, annotated with
    corresponding SPARQL queries and answers. Later, during test phase,
    participating systems will be evaluated with respect to precision
    and recall on a set of similar test questions. Submission of results
    will be possible via an online form, which can also be used for
    checking evaluation results on the training questions. <br>
    <br>
    For detailed information as well as links to the datasets and
    training questions, please check the  workshop website: <br>
    <a
href="http://greententacle.techfak.uni-bielefeld.de/%7Ecunger/qald/index.php?x=challenge&q=2">http://greententacle.techfak.uni-bielefeld.de/~cunger/qald/index.php?x=challenge&q=2</a><br>
    <br>
    Although the competition is tailored towards question answering
    systems based on natural language, we strongly encourage other
    relevant systems and methods that can benefit from the evaluation
    datasets to also report their results. <br>
    <br>
    We wish you success and hope you have fun! <br>
    With best regards, <br>
    Christina Unger, <br>
    Philipp Cimiano, <br>
    Vanessa Lopez, <br>
    Enrico Motta, <br>
    Paul Buitelaar, <br>
    Richard Cyganiak<br>
    <br>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Christina Unger, PhD
Semantic Computing Group
CITEC, Bielefeld University
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.sc.cit-ec.uni-bielefeld.de/">http://www.sc.cit-ec.uni-bielefeld.de/</a>

Phone: +49 521 106 12224
Office: H1-124, Morgenbreede 39</pre>
  </body>
</html>