终于有了!大规模中文NLP语料库!

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描述

本文介绍一个中文自然语言处理语料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预处理好的中文语料,包括维基、新闻和百科语料,可直接下载使用。

众所周知,中文NLP领域缺乏高质量的中文语料。作者徐亮(实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预处理好的中文语料,包括维基、新闻和百科语料。

大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP

https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus

为中文自然语言处理领域发展贡献语料

贡献中文语料,请联系: nlp_chinese_corpus@163.com

语料库将会不断扩充。。。

一期目标:10个百万级中文语料 & 3个千万级中文语料(2019年5月1号)

二期目标:30个百万级中文语料 & 10个千万级中文语料 & 1个亿级中文语料(2019年12月31日)

为什么需要这个项目

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。

维基百科(wiki2019zh) ---- 新闻语料(news2016zh) ---- 百科问答(baike2018qa)

1. 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)

点此下载:https://pan.baidu.com/s/1uPMlIY3vhusdnhAge318TA

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":,"text":<text>} 其中,title是词条的标题,text是正文;通过" "换行。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 例子:</p> <p style="text-indent: 2em;"> {"id": "53", "url": "https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=53", "title": "经济学", "text": "经济学 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。 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。..."}</p> <p style="text-indent: 2em;"> 效果:</p> <p style="text-indent: 2em;"> 经济学 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。 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。 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)。 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21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」。 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1776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: 让-巴蒂斯特·赛伊在1803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1798年提出。约翰·斯图尔特·密尔在1844年提出了一个以社会科学定义经济学的角度: .....</p> <p align="center"> <img src='http://file.elecfans.com/web1/M00/85/48/pIYBAFxkvAeAPBXsAAF3JcDrujk932.png' alt='自然语言处理' /></p> <p style="text-indent: 2em;"> 2. 新闻语料json版(news2016zh)</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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)</p> <p style="text-indent: 2em;"> 点此下载:https://pan.baidu.com/share/init?surl=LJeq1dkA0wmYd9ZGZw72Xg 密码: film</p> <p style="text-indent: 2em;"> 数据描述</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 可能的用途:</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 结构:</p> <p style="text-indent: 2em;"> {'news_id': <news_id>,'title':<title>,'content':<content>,'source': <source>,'time':<time>,'keywords': <keywords>,'desc': <desc>, 'desc': <desc>} 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</p> <p style="text-indent: 2em;"> 例子:</p> <p style="text-indent: 2em;"> {"news_id": "610130831", "keywords": "导游,门票","title": "故宫淡季门票40元 “黑导游”卖外地客140元", "desc": "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", "source": "新华网", "time": "03-22 12:00", "content": "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。"}</p> <p align="center"> <img src='http://file.elecfans.com/web1/M00/85/48/pIYBAFxkvAiAfmmpAACE8Ma8IUU919.png' alt='自然语言处理' /></p> <p style="text-indent: 2em;"> 3.百科类问答json版(baike2018qa)</p> <p style="text-indent: 2em;"> 150万个问答( 原始数据1G多,压缩文件663M;数据更新时间:2018年)</p> <p style="text-indent: 2em;"> 点此下载:https://pan.baidu.com/s/12TCEwC_Q3He65HtPKN17cA 密码:fu45</p> <p style="text-indent: 2em;"> 数据描述</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 可能的用途:</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 结构:</p> <p style="text-indent: 2em;"> {"qid":<qid>,"category":<category>,"title":<title>,"desc":<desc>,"answer":<answer>} 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 例子:</p> <p style="text-indent: 2em;"> {"qid": "qid_2540946131115409959", "category": "生活知识", "title": "冬天进补好一些呢,还是夏天进步好啊? ", "desc": "", "answer": "你好! 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。” 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。 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。 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。 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。"}</p> <p align="center"> <img src='http://file.elecfans.com/web1/M00/85/48/pIYBAFxkvAmASea5AAC8CFmF0pY642.png' alt='自然语言处理' /></p> <p style="text-indent: 2em;"> 公开评测:</p> <p style="text-indent: 2em;"> 欢迎报告模型在验证集上的准确率。任务1: 类别预测。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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)</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> 贡献语料/Contribution</p> <p style="text-indent: 2em;"> 贡献中文语料,请发送邮件至nlp_chinese_corpus@163.com</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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,</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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、</p> <p style="text-indent: 2em;"> 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。</p> <p style="text-indent: 2em;"> add your chinese corpus here by sending us an email</p> <p style="text-indent: 2em;"> if there is any issue regarding the data, you can also contact with us, we will process it. thank you for your understanding.</p> <p style="text-indent: 2em;"> Reference</p> <p style="text-indent: 2em;"> 利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验</p> <p style="text-indent: 2em;"> A tool for extracting plain text from Wikipedia dumps</p> <p style="text-indent: 2em;"> Open Chinese convert (OpenCC) in pure Python:開放中文轉換</p> <p style="text-indent: 2em;"> dumps of wiki, latest in chinese</p> <!-- copy 原来页面的推送 --> <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://zhanzhang.baidu.com/contexts/cambrian.jsonld", "@id": "https://m.elecfans.com/article/864841.html", "title": "终于有了!大规模中文NLP语料库!", "images": [ "http://file.elecfans.com/web1/M00/85/48/pIYBAFxkvAeAPBXsAAF3JcDrujk932.png" ], "description": "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。", "pubDate": "2019-02-14T08:52:21" } </script> <!-- end copy 原来页面的推送 --> </div> <!-- <a href="javascript:" target="_blank"></a> --> <!-- <a href="https://www.elecfans.com/app/download.html" class="open_app_arc baidu_click_tongji2 inAppHide" target="_blank">打开APP阅读更多精彩内容</a> --> <span class="open_app_arc baidu_click_tongji2 downAppBtn inAppHide">打开APP阅读更多精彩内容</span> <div class="see_more_arc hide"> <div class="arrow_more show_more"> <i></i> <i></i> </div> <button class="read_more">点击阅读全文</button> </div> </div> </div> <!--声明-无论是否原创都显示此声明--> <div class="statement"> 声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 <a class="complaint handleJumpBy" href="/about/tousu.html" target="_self">举报投诉</a> </div> <!--评论--> <div class="arc_comment comment"> </div> <!--查看电子发烧友网--> <div class="openx-hero inAppHide" style="text-align: center;"> <div class="advertWrap"> <a href="" target="_blank"> <img src=""> </a> </div> </div> <div class="rela_article"> <div class="rela_article_title flex"> <ul class="tab_lis flex"> <li><span>相关推荐</span></li> <li><a href="/tags/自然语言处理.html" target="_self" class="handleJumpBy advertTagId" data-id="149713">自然语言处理</a></li><li><a href="/tags/nlp.html" target="_self" class="handleJumpBy advertTagId" data-id="169604">nlp</a></li> </ul> </div> <ul class="rela_article_content"> <li > <a href="https://bbs.elecfans.com/jishu_459461_1_1.html" target="_self" class="handleJumpBy"> <div class="rela_article_ct"><b class='flag-m-1'>中文</b>版《CMOS超<b class='flag-m-1'>大规模</b>集成电路设计》第4版</div> <div class="time_and_hot flex"> <span>2014-11-24</span> <span>0</span> </div> </a> </li><li > <a 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