La campaña HIPE-2026 aborda el desafío de extraer relaciones persona-lugar a partir de documentos históricos multilingües y ruidosos. Superando las ediciones anteriores centradas en el reconocimiento de entidades nombradas, esta tercera iteración se enfoca en relaciones temporalmente fundamentadas etiquetadas como 'at' e 'isAt'. La evaluación involucró a 17 equipos participantes procesando datos en francés, alemán e inglés a través de tres conjuntos de datos distintos. Estos conjuntos comprendían texto de periódicos de los siglos XIX y XX junto con un conjunto de dominio sorpresa de obras literarias francesas del período moderno temprano. Una característica clave de la campaña fue su marco tripartito que evaluaba la precisión predictiva, la eficiencia computacional y la generalización entre dominios. Los resultados de más de 40 ejecuciones enviadas demostraron una amplia variedad de estrategias, desde modelos de lenguaje grandes hasta clasificadores ligeros. Los hallazgos destacan las compensaciones inherentes entre precisión, eficiencia y robustez en la extracción de relaciones históricas a gran escala.