来源:AINLP
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本文为你推荐中文自然语言处理数据集。
推荐一个Github项目:ChineseNLPCorpus,该项目收集了一批中文自然语言处理数据集的相关链接,可以用来练手,点击阅读原文可以直达该项目链接:
https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus
以下来自该项目介绍页
中文自然语言处理数据集,平时做做实验的材料。欢迎补充提交合并。
文本分类
新闻分类
今日头条中文新闻(短文本)分类数据集:https://github.com/fateleak/toutiao-text-classfication-dataset
数据规模:共38万条,分布于15个分类中。
采集时间:2018年05月。
以0.7 0.15 0.15做分割 。
清华新闻分类语料:
根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成。
数据量:74万篇新闻文档(2.19 GB)
小数据实验可以筛选类别:体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐
http://thuctc.thunlp.org/#%E8%8E%B7%E5%8F%96%E9%93%BE%E6%8E%A5
rnn和cnn实验:https://github.com/
gaussic/text-classification-cnn-rnn
中科大新闻分类语料库:http://www.nlpir.org/?action-viewnews-itemid-145
情感/观点/评论 倾向性分析
数据集 | 数据概览 |
---|---|
ChnSentiCorp_htl_all |
7000 多条酒店评论数据,5000 多条正向评论,2000 多条负向评论 |
waimai_10k |
某外卖平台收集的用户评价,正向 4000 条,负向 约 8000 条 |
online_shopping_10_cats |
10 个类别,共 6 万多条评论数据,正、负向评论各约 3 万条, 包括书籍、平板、手机、水果、洗发水、热水器、蒙牛、衣服、计算机、酒店 |
weibo_senti_100k |
10 万多条,带情感标注 新浪微博,正负向评论约各 5 万条 |
simplifyweibo_4_moods |
36 万多条,带情感标注 新浪微博,包含 4 种情感, 其中喜悦约 20 万条,愤怒、厌恶、低落各约 5 万条 |
dmsc_v2 |
28 部电影,超 70 万 用户,超 200 万条 评分/评论 数据 |
yf_dianping |
24 万家餐馆,54 万用户,440 万条评论/评分数据 |
yf_amazon |
52 万件商品,1100 多个类目,142 万用户,720 万条评论/评分数据 |
https://github.com/hltcoe/golden-horse
包含6种实体类型。
https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus/tree/master/NER/boson
人名、地名、组织名三种实体类型
https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus/tree/master/NER/renMinRiBao
5 万多条中文命名实体识别标注数据(包括地点、机构、人物)
https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus/tree/master/NER/MSRA
SIGHAN Bakeoff 2005:一共有四个数据集,包含繁体中文和简体中文,下面是简体中文分词数据。
MSR: http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/
PKU :http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/
OPPO手机搜索排序query-title语义匹配数据集。
下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1Obm8oRVZEIh76-cpPc0qZw
用户查询及相关URL列表
https://www.sogou.com/labs/resource/e.php
数据集 | 数据概览 |
---|---|
ez_douban |
5 万多部电影(3 万多有电影名称,2 万多没有电影名称),2.8 万 用户,280 万条评分数据 |
dmsc_v2 |
28 部电影,超 70 万 用户,超 200 万条 评分/评论 数据 |
yf_dianping |
24 万家餐馆,54 万用户,440 万条评论/评分数据 |
yf_amazon |
52 万件商品,1100 多个类目,142 万用户,720 万条评论/评分数据 |
维基百科会定时将语料库打包发布:
数据处理博客
https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/
只能自己爬,爬取得链接:https://pan.baidu.
com/share/init?surl=i3wvfil提取码 neqs 。
CoNLL 2012 :http://conll.cemantix
.org/2012/data.html
开源代码:https://github.com/
google-research/bert
模型下载:BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
开源代码:
https://github.com/allenai/bilm-tf
预训练的模型:https://allennlp.org/elmo
腾讯AI实验室公开的中文词向量数据集包含800多万中文词汇,其中每个词对应一个200维的向量。
下载地址:https://ai.tencent.com
/ailab/nlp/embedding.html
下载地址:https://github.com/
Embedding/Chinese-Word-Vectors
下载地址:https://github.com/
ymcui/Chinese-RC-Dataset
最全中华古诗词数据集,唐宋两朝近一万四千古诗人, 接近5.5万首唐诗加26万宋诗. 两宋时期1564位词人,21050首词。
下载地址:https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry
下载地址:https://github.com/
Samurais/insuranceqa-corpus-zh
英文可以做char embedding,中文不妨可以试试拆字
下载地址:https://github.com/kfcd/chaizi
中文数据集平台
搜狗实验室提供了一些高质量的中文文本数据集,时间比较早,多为2012年以前的数据。
https://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php
http://www.nlpir.org/?action-category-catid-28
包含了中文命名实体识别、中文关系识别、中文阅读理解等一些小量数据。
https://github.com/crownpku/Small-Chinese-Corpus
https://dumps.wikimedia.org/
THULAC:https://github.com/thunlp/THULAC :包括中文分词、词性标注功能。
HanLP:https://github.com/hankcs/HanLP
哈工大LTP: https://github.com/HIT-SCIR/ltp
NLPIR :https://github.com/NLPIR-team/NLPIR
jieba :https://github.com/yanyiwu/cppjieba
编辑:于腾凯