段落排序是信息检索领域中十分重要且具有挑战性的话题，受到了学术界和工业界的广泛关注。段落排序模型的有效性能够提高搜索引擎用户的满意度并且对问答系统、阅读理解等信息检索相关应用有所助益。在这一背景下，例如MS-MARCO，DuReader_retrieval等一些基准数据集被构建用于支持段落排序的相关研究工作。然而常用的数据集大部分都关注英文场景，对于中文场景，已有的数据集在数据规模、细粒度的用户标注和假负例问题的解决上存在局限性。在这一背景下，我们基于真实搜索日志，构建了一个全新的中文段落排序基准数据集：T2Ranking。T2Ranking由超过30万的真实查询和200万的互联网段落构成，并