В статье описываются результаты первого соревнования по автоматиче- скому извлечению значений слов из неразмеченного корпуса текстов для русского языка. Подобные соревнования проводились для некоторых ро- манских и германских языков; мы исследуем методы извлечения значений и разрешения многозначности на материале одного из славянских языков, обладающих богатой морфологией и достаточно свободным порядком слов. Участникам соревнования было предложено сгруппировать контексты слова в соответствии с его значениями, причем сами значения необходимо было автоматически извлечь из корпуса текстов. Например, для неоднозначного слова «замок» нужно было выделить неизвестное заранее число класте- ров, соответствующее его значениям, и классифицировать контексты этого слова так, чтобы каждый контекст попал в тот или иной кластер, соответству- ющий значению слова — «сооружение» и «устройство, препятствующее до- ступу куда-либо» для контекстов слова «замок». Для оценки качества работы методов мы подготовили три набора данных, различающихся, во-первых, гранулярностью значений и, во-вторых, источниками контекстов (статьи рус- скоязычной Википедии, материалы Национального корпуса русского языка и толкового словаря). В соревновании приняли участие 18 команд, прислав- ших 383 моделей. Качество результата, полученного представленными мо- делями, превосходят эталонные методы, основанные на векторах смыслов.