NLP Chinese Corpus：大规模中文自然语言处理语料
中文的信息无处不在，但如果想要获得大量的中文语料，却是不太容易，有时甚至非常困难。在 2019 年初这个时点上，普通的从业者、研究人员或学生，并没有一个比较好的渠道获得极大量的中文语料。
笔者想要训练一个中文的词向量，在百度和 Github 上搜索了好久，收获却很少：要么语料的量级太小，要么数据过于成旧，或需要的处理太复杂。不知道你是否也遇到了这样的问题？
我们这个项目，就是为了解决这一问题贡献微薄之力。
项目地址：
https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
维基百科json版 (wiki2019zh)
104 万个词条（1,043,224 条；原始文件大小 1.6G，压缩文件 519M；数据更新时间：2019.2.7）
下载链接：
https://storage.googleapis.com/nlp_chinese_corpus/wiki_zh_2019.zip
可能的用途：可以做为通用中文语料，做预训练的语料或构建词向量，也可以用于构建知识问答。
结构
{"id":,"url":,"title":,<span class="hljs-string">"text"</span>:<text>} 其中，title是词条的标题，text是正文；通过<span class="hljs-string">"\n\n"</span>换行。<br /></code></pre><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>例子 </span></strong></span></p><p><span><strong><span><br /></span></strong></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">"id"</span>: <span class="hljs-string">"53"</span>, <span class="hljs-string">"url"</span>: <span class="hljs-string">"https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=53"</span>, <span class="hljs-string">"title"</span>: <span class="hljs-string">"经济学"</span>, <span class="hljs-string">"text"</span>: <span class="hljs-string">"经济学\n\n经济学是一门对产品和服务的生产、分配以及消费进行研究的社会科学。西方语言中的“经济学”一词源于古希腊的。\n\n经济学注重的是研究经济行为者在一个经济体系下的行为，以及他们彼此之间的互动。在现代，经济学的教材通常将这门领域的研究分为总体经济学和个体经济学。微观经济学检视一个社会里基本层次的行为，包括个体的行为者（例如个人、公司、买家或卖家）以及与市场的互动。而宏观经济学则分析整个经济体和其议题，包括失业、通货膨胀、经济成长、财政和货币政策等。..."</span>}</code></pre><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>效果</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><pre><code class="python language-python hljs">经济学<br />经济学是一门对产品和服务的生产、分配以及消费进行研究的社会科学。西方语言中的“经济学”一词源于古希腊的。<br />经济学注重的是研究经济行为者在一个经济体系下的行为，以及他们彼此之间的互动。在现代，经济学的教材通常将这门领域的研究分为总体经济学和个体经济学。微观经济学检视一个社会里基本层次的行为，包括个体的行为者（例如个人、公司、买家或卖家）以及与市场的互动。而宏观经济学则分析整个经济体和其议题，包括失业、通货膨胀、经济成长、财政和货币政策等。<br />其他的对照还包括了实证经济学（研究「是什么」）以及规范经济学（研究「应该是什么」）、经济理论与实用经济学、行为经济学与理性选择经济学、主流经济学（研究理性-个体-均衡等）与非主流经济学（研究体制-历史-社会结构等）。<br />经济学的分析也被用在其他各种领域上，主要领域包括了商业、金融、和政府等，但同时也包括了如健康、犯罪、教育、法律、政治、社会架构、宗教、战争、和科学等等。到了<span class="hljs-number">21</span>世纪初，经济学在社会科学领域各方面不断扩张影响力，使得有些学者讽刺地称其为「经济学帝国主义」。<br />在现代对于经济学的定义有数种说法，其中有许多说法因为发展自不同的领域或理论而有截然不同的定义，苏格兰哲学家和经济学家亚当·斯密在<span class="hljs-number">1776</span>年将政治经济学定义为「国民财富的性质和原因的研究」，他说：<br />让-巴蒂斯特·赛伊在<span class="hljs-number">1803</span>年将经济学从公共政策里独立出来，并定义其为对于财富之生产、分配、和消费的学问。另一方面，托马斯·卡莱尔则讽刺的称经济学为「忧郁的科学」（Dismal science），不过这一词最早是由马尔萨斯在<span class="hljs-number">1798</span>年提出。约翰·斯图尔特·密尔在<span class="hljs-number">1844</span>年提出了一个以社会科学定义经济学的角度：<br />.....</code></pre><p><span><br /></span></p><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4b61f5ddfe529261cca3777569e77f47.png" alt="640?wx_fmt=jpeg" /></p><p><span><br /></span></p><h1>新闻语料json版 (news2016zh)</h1><p><br /></p><p><strong><span>250 万篇新闻（原始数据 9G，压缩文件 3.6G；新闻内容跨度：2014-2016 年)</span></strong></p><p><span><br /></span></p><p><strong><span>下载链接<span>（密码: film）</span></span></strong><strong><span>：</span></strong></p><p><span><br /></span></p><p><span>https://pan.baidu.com/s/1LJeq1dkA0wmYd9ZGZw72Xg</span></p><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>数据描述</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><p><span>包含了 250 万篇新闻。新闻来源涵盖了 6.3 万个媒体，含标题、关键词、描述、正文。</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：243 万；验证集：7.7 万；测试集，数万，不提供下载。</span></p><p><span><br /></span></p><p><strong><span>可能的用途：</span></strong><span>可以做为【通用中文语料】，训练【词向量】或做为【预训练】的语料；也可以用于训练【标题生成】模型，或训练【关键词生成】模型（选关键词内容不同于标题的数据）；亦可以通过新闻渠道区分出新闻的类型。</span></p><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>结构</span></strong></span></p><p><span><strong><span><br /></span></strong></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">'news_id'</span>: <news_id>,<span class="hljs-string">'title'</span>:<title>,<span class="hljs-string">'content'</span>:<content>,<span class="hljs-string">'source'</span>: <source>,<span class="hljs-string">'time'</span>:<time>,<span class="hljs-string">'keywords'</span>: <keywords>,<span class="hljs-string">'desc'</span>: <desc>, <span class="hljs-string">'desc'</span>: <desc>}<br /><br />其中，title是新闻标题，content是正文，keywords是关键词，desc是描述，source是新闻的来源，time是发布时间</code></pre><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>例子</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">"news_id"</span>: <span class="hljs-string">"610130831"</span>, <span class="hljs-string">"keywords"</span>: <span class="hljs-string">"导游，门票"</span>,<span class="hljs-string">"title"</span>: <span class="hljs-string">"故宫淡季门票40元 “黑导游”卖外地客140元"</span>, <span class="hljs-string">"desc"</span>: <span class="hljs-string">"近日有网友微博爆料称，故宫午门广场售票处出现“黑导游”，专门向外地游客出售高价门票。昨日，记者实地探访故宫，发现“黑导游”确实存在。窗口出售"</span>, <span class="hljs-string">"source"</span>: <span class="hljs-string">"新华网"</span>, <span class="hljs-string">"time"</span>: <span class="hljs-string">"03-22 12:00"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"近日有网友微博爆料称，故宫午门广场售票处出现“黑导游”，专门向外地游客出售高价门票。昨日，记者实地探访故宫，发现“黑导游”确实存在。窗口出售40元的门票，被“黑导游”加价出售，最高加到140元。故宫方面表示，请游客务必通过正规渠道购买门票，避免上当受骗遭受损失。目前单笔门票购买流程不过几秒钟，耐心排队购票也不会等待太长时间。....再反弹”的态势，打击黑导游需要游客配合，通过正规渠道购买门票。"</span>}</code></pre><p><span><br /></span></p><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5349dfe180abb89dfabd7c946bd4d21e.png" alt="640?wx_fmt=png" /></p><p><span><br /></span></p><h1><span>百科类问答json版 (baike2018qa)</span></h1><p><span> <br /></span></p><p><strong><span>150 万个问答（原始数据 1G 多，压缩文件 663M；数据更新时间：2018 年)</span></strong></p><p><span><br /></span></p><p><strong><span>下载链接（密码: fu45）</span></strong><strong><span>：</span></strong></p><p><br /></p><p><span>https://pan.baidu.com/s/12TCEwC_Q3He65HtPKN17cA</span></p><p><br /></p><p><span><strong><span>数据描述</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><p><span>含有 150 万个问题和答案，每个问题属于一个类别。总共有 492 个类别，其中频率达到或超过 10 次的类别有 434 个。</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：142.5 万；验证集：4.5 万；测试集，数万，不提供下载。</span></p><p><span><br /></span></p><p><strong><span>可能的用途：</span></strong><span>可以做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料；也可以用于构建百科类问答；其中类别信息比较有用，可以用于做监督训练，从而构建更好句子表示的模型、句子相似性任务等。</span></p><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>结构</span></strong></span></p><p><span><strong><span><br /></span></strong></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">"qid"</span>:<qid>,<span class="hljs-string">"category"</span>:<category>,<span class="hljs-string">"title"</span>:<title>,<span class="hljs-string">"desc"</span>:<desc>,<span class="hljs-string">"answer"</span>:<answer>}<br /><br />其中，category是问题的类型，title是问题的标题，desc是问题的描述，可以为空或与标题内容一致。</code></pre><p><span><strong><span><br /></span></strong></span></p><p><span><strong><span>例子</span></strong></span></p><p><span><strong><span><br /></span></strong></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">"qid"</span>: <span class="hljs-string">"qid_2540946131115409959"</span>, <span class="hljs-string">"category"</span>: <span class="hljs-string">"生活知识"</span>, <span class="hljs-string">"title"</span>: <span class="hljs-string">"冬天进补好一些呢，还是夏天进步好啊？ "</span>, <span class="hljs-string">"desc"</span>: <span class="hljs-string">""</span>, <span class="hljs-string">"answer"</span>: <span class="hljs-string">"你好！\r\r当然是冬天进补好的了，夏天人体的胃处于收缩状态，不适宜大量的进补，所以我们有时候说：“夏天就要吃些清淡的，就是这个道理的。”\r\r不过，秋季进补要注意“四忌” 一忌多多益善。任何补药服用过量都有害。认为“多吃补药，有病治病，无病强身”是不的。过量进补会加重脾胃、肝脏负担。在夏季里，人们由于喝冷饮，常食冻品，多有脾胃功能减弱的现象，这时候如果突然大量进补，会骤然加重脾胃及肝脏的负担，使长期处于疲弱的消化器官难于承受，导致消化器官功能紊乱。 \r\r二忌以药代食。重药物轻食物的做法是不科学的，许多食物也是好的滋补品。如多吃荠菜可治疗高血压；多吃萝卜可健胃消食，顺气宽胸；多吃山药能补脾胃。日常食用的胡桃、芝麻、花生、红枣、扁豆等也是进补的佳品。\r\r三忌越贵越好。每个人的身体状况不同，因此与之相适应的补品也是不同的。价格昂贵的补品如燕窝、人参之类并非对每个人都适合。每种进补品都有一定的对象和适应症，应以实用有效为滋补原则，缺啥补啥。 \r\r四忌只补肉类。秋季适当食用牛羊肉进补效果好。但经过夏季后，由于脾胃尚未完全恢复到正常功能，因此过于油腻的食品不易消化吸收。另外，体内过多的脂类、糖类等物质堆积可能诱发心脑血管病。"</span>}</code></pre><p><span><br /></span></p><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ac88957c8895681f5375a9e325ec603d.png" alt="640?wx_fmt=png" /></p><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>公开评测</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><p><span>欢迎报告模型在验证集上的准确率。任务 1： 类别预测。 </span></p><p><span><br /></span></p><p><span>报告包括：#1）验证集上准确率；#2）采用的模型、方法描述、运行方式，1页PDF；#3）可运行的源代码（可选）</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>基于#2和#3，我们会在测试集上做测试，并报告测试集上的准确率；只提供了#1和#2的队伍，验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。</span></p><p><span><br /></span></p><h1><span>翻译语料 (translation2019zh)</span></h1><p><span><br /></span></p><p><strong><span>520 万个问答( 原始数据 1.1G，压缩文件 596M)</span></strong></p><p><span><br /></span></p><p><strong><span>下载链接</span></strong><strong><span>：</span></strong></p><p><br /></p><p><span>https://storage.googleapis.com/nlp_chinese_corpus/translation2019zh.zip</span></p><p><br /></p><p><span><strong><span>数据描述</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><p><span>中英文平行语料 520 万对。每一个对，包含一个英文和对应的中文。中文或英文，多数情况是一句带标点符号的完整的话。</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>对于一个平行的中英文对，中文平均有 36 个字，英文平均有 19 个单词（单词如“she”）</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：516 万；验证集：3.9 万；测试集，数万，不提供下载。</span></p><p><span><br /></span></p><p><strong><span>可能的用途：</span></strong><span>可以用于训练中英文翻译系统，从中文翻译到英文，或从英文翻译到中文；由于有上百万的中文句子，可以只抽取中文的句子，做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料。英文任务也可以类似操作。</span></p><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>结构 </span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">"english"</span>: <english>, <span class="hljs-string">"chinese"</span>: <chinese>}<br /><br />其中，english是英文句子，chinese是中文句子，中英文一一对应。</code></pre><p><br /></p><p><span><strong><span>例子</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><pre><code class="python language-python hljs">{<!-- --><span class="hljs-string">"english"</span>: <span class="hljs-string">"In Italy, there is no real public pressure for a new, fairer tax system."</span>, <span class="hljs-string">"chinese"</span>: <span class="hljs-string">"在意大利，公众不会真的向政府施压，要求实行新的、更公平的税收制度。"</span>}<br /></code></pre><p><span></span><br /></p><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0d021f301de492de14011e216787ef40.png" alt="640?wx_fmt=jpeg" /></p><p><span><br /></span></p><p><span><strong><span>公开评测</span></strong></span></p><p><span><br /></span></p><p><span>欢迎报告模型在验证集上的准确率。任务 1： 类别预测。 </span></p><p><span><br /></span></p><p><span>报告包括：#1）验证集上准确率；#2）采用的模型、方法描述、运行方式，1页PDF；#3）可运行的源代码（可选）</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>基于#2和#3，我们会在测试集上做测试，并报告测试集上的准确率；只提供了#1和#2的队伍，验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。</span></p><p><span><br /></span></p><h1><span>贡献语料/Contribution</span></h1><p><br /></p><p><span>贡献中文语料，请发送邮件至：</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>nlp_chinese_corpus@163.com</span></p><p><span><br /></span></p><p><span>为了共同建立一个大规模开放共享的中文语料库，以促进中文自然语言处理领域的发展，凡提供语料并被采纳到该项目中，除了会列出贡献者名单（可选）外，我们会根据语料的质量和量级，选出前 20 个同学，结合您的意愿，寄出键盘、鼠标、显示屏、无线耳机、智能音箱或其他等值的物品，以表示对贡献者的感谢。</span></p><p><br /></p><p><img border="0" title="" width="60" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/beade67b9f1eee5f0633e461c68aa8c7.png" alt="640?" /></p><p><br /></p><p><br /></p><p><strong><span>点击以下标题查看更多往期内容：</span></strong> <br /></p><p><br /></p><ul class="list-paddingleft-2"><li><p>Airbnb实时搜索排序中的Embedding技巧</p></li><li><p>图神经网络综述：模型与应用</p></li><li><p>近期值得读的10篇GAN进展论文</p></li><li><p>F-Principle：初探理解深度学习不能做什么<br /></p></li><li><p>自然语言处理中的语言模型预训练方法</p></li><li><p>两行代码玩转Google BERT句向量词向量</p></li><li><p>AI Challenger 2018 机器翻译参赛总结</p></li><li><p>Google BERT应用之红楼梦对话人物提取</p></li><li><p>深度长文：NLP的巨人肩膀（上）</p></li><li><p>NLP的巨人肩膀（下）：从CoVe到BERT</p></li></ul><p><br /></p><p><br /></p><p><br /></p><p><span><strong><img class="__bg_gif" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c5d7acc30176dd2e68007cbc7ac14e00.gif" alt="640?" /></strong><span><strong>#</strong></span><span><strong>投 稿 通 道<span>#</span></strong></span></span></p><p><span><strong><span> 让你的论文被更多人看到 </span></strong></span></p><p><br /></p><br /><p><span>如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？ </span><strong>答案就是：你不认识的人。</strong></p><p><br /></p><p><span><span>总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。 </span></span></p><p><br /></p><p><span><span>PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人，在我们的平台上分享各类优质内容，可以是<strong>最新论文解读</strong>，也可以是<strong>学习心得</strong>或<strong>技术干货</strong>。我们的目的只有一个，让知识真正流动起来。</span></span></p><p><br /></p><p><span>? <strong>来稿标准：</strong></span></p><p><span>• 稿件确系个人<strong>原创作品</strong>，来稿需注明作者个人信息（姓名+学校/工作单位+学历/职位+研究方向） </span></p><p><span>• 如果文章并非首发，请在投稿时提醒并附上所有已发布链接 </span></p><p><span>• PaperWeekly 默认每篇文章都是首发，均会添加“原创”标志</span></p><p><br /></p><p><span><strong>? 投稿邮箱：</strong></span></p><p><span>• 投稿邮箱：</span><span>hr@paperweekly.site</span><span> </span></p><p><span>• 所有文章配图，请单独在附件中发送 </span></p><p><span>• 请留下即时联系方式（微信或手机），以便我们在编辑发布时和作者沟通</span></p><p><br /></p><p><br /></p><p><br /></p><p><span>?</span></p><p><br 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<script src="https://qiniu.techgrow.cn/readmore/dist/readmore.js" type="text/javascript"></script>
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